基于WOA-CNN-BiGRU的数据单变量时序预测 Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、模型核心架构：WOA 优化与 CNN-BiGRU 的协同逻辑

单变量时序数据（如日发电量、气温、交通流量）常存在短期波动频繁、长期趋势隐蔽的特征，传统 CNN-BiGRU 模型因超参数依赖人工调参，易出现 “局部特征提取不精准”“双向时序依赖捕捉不充分” 的问题。引入鲸鱼优化算法（WOA）对关键超参数进行自适应寻优，构建 “WOA 超参数优化→CNN 局部特征提取→BiGRU 双向时序建模” 的三级预测架构，核心逻辑如下：

1.1 各模块功能定位与协同关系

• WOA（鲸鱼优化算法）：模拟座头鲸 “包围猎物”“气泡网攻击” 的自然行为，将 CNN-BiGRU 的待优化超参数（如卷积核尺寸、BiGRU 隐藏层神经元数、学习率）映射为 “鲸鱼个体位置”，通过迭代寻优找到最优参数组合，解决人工调参效率低、精度波动大的痛点；

• CNN（卷积神经网络）：采用 1D 卷积核对单变量时序数据进行滑动窗口运算，提取短期显性特征（如日发电量的周内波动、节假日峰值），配合最大池化层压缩冗余信息，为后续时序建模提供高质量特征输入；

• BiGRU（双向门控循环单元）：基于 GRU 的 “更新门” 与 “重置门” 简化结构，同时从 “过去→未来” 和 “未来→过去” 两个方向捕捉长期时序依赖（如季节变化对发电量的影响），相比 LSTM 减少 30% 参数数量，在保证精度的同时提升训练效率；

• 协同优势：WOA 为 CNN-BiGRU 提供最优参数配置，CNN 解决 BiGRU “局部特征感知弱” 的问题，BiGRU 弥补 CNN “时序依赖捕捉单向” 的缺陷，三者形成 “优化 - 提取 - 建模” 的闭环，适配单变量时序预测的核心需求。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

% 打乱数据集

% temp=randperm(nwhole);

% 不打乱数据集

temp=1:nwhole;

train_ratio=0.9;

ntrain=round(nwhole*train_ratio);

ntest =nwhole-ntrain;

% 准备输入和输出训练数据

input_train =input(:,temp(1:ntrain));

output_train=output(:,temp(1:ntrain));

% 准备测试数据

input_test =input(:, temp(ntrain+1:ntrain+ntest));

output_test=output(:,temp(ntrain+1:ntrain+ntest));

%% 数据归一化

method=@mapminmax;

[inputn_train,inputps]=method(input_train);

inputn_test=method('apply',input_test,inputps);

[outputn_train,outputps]=method(output_train);

outputn_test=method('apply',output_test,outputps);

% 创建元胞或向量，长度为训练集大小；

XrTrain = cell(size(inputn_train,2),1);

YrTrain = zeros(size(outputn_train,2),1);

🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

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🌟 无人机应用方面

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🌟 通信方面

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🌟 信号处理方面

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🌟 元胞自动机方面

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