时序预测 | MATLAB实现WOA-GRU鲸鱼算法优化门控循环单元时间序列预测-优快云博客

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🔥 内容介绍

摘要: 时间序列预测在各个领域都具有重要的应用价值，然而，其预测精度往往受到数据非线性、复杂性和噪声的影响。门控循环单元(GRU)作为一种先进的循环神经网络，能够有效地处理时间序列数据中的长期依赖关系，但其参数优化对预测精度至关重要。本文提出一种基于鲸鱼算法(WOA)优化GRU参数的改进时间序列预测模型，即WOA-GRU模型。该模型利用WOA算法的全局搜索能力和局部搜索能力，对GRU模型的参数进行优化，从而提高预测精度和模型泛化能力。通过在多个公开数据集上的实验结果表明，WOA-GRU模型相比于传统的GRU模型以及其他优化算法优化的GRU模型，具有更优的预测性能。

关键词: 时间序列预测; 门控循环单元(GRU); 鲸鱼算法(WOA); 参数优化; 模型预测精度

1. 引言

时间序列预测旨在根据过去的数据点预测未来的值，广泛应用于金融预测、气象预报、交通流量预测等领域。近年来，随着深度学习技术的快速发展，循环神经网络(RNN)及其变体，如长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)，在时间序列预测领域取得了显著的成功。GRU作为LSTM的简化版本，具有更少的参数和更快的训练速度，同时能够有效地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，成为时间序列预测的热门选择。

然而，GRU模型的预测精度很大程度上依赖于其参数的设置。传统的GRU模型通常采用随机梯度下降法或其变体进行参数优化，容易陷入局部最优解，导致预测精度不高。因此，寻找一种高效的优化算法来调整GRU模型的参数，提高其预测精度至关重要。

鲸鱼算法(WOA)是一种新兴的元启发式优化算法，具有全局搜索能力强、收敛速度快等优点。它模拟了座头鲸的捕食行为，通过螺旋更新和包围猎物两种机制来搜索最优解。本文将WOA算法应用于GRU模型的参数优化，提出了一种新的时间序列预测模型——WOA-GRU模型。该模型利用WOA算法的全局搜索能力来避免陷入局部最优解，并利用其局部搜索能力来精细调整GRU模型的参数，从而提高预测精度。

2. 门控循环单元(GRU)模型

GRU模型是一种循环神经网络，其核心思想是通过门控机制来控制信息的流动，从而有效地解决长程依赖问题。GRU模型包含两个门：更新门(Update Gate)和重置门(Reset Gate)。更新门控制着前一时刻隐藏状态信息和当前时刻输入信息对当前时刻隐藏状态的贡献程度；重置门控制着前一时刻隐藏状态信息对当前时刻隐藏状态的贡献程度。GRU模型的公式如下：

3. 鲸鱼算法(WOA)优化GRU参数

具体步骤如下：

初始化种群: 随机生成多个GRU模型参数的初始值，构成鲸鱼种群。
迭代寻优: 根据WOA算法的包围、螺旋更新和随机搜索策略，更新鲸鱼个体的参数，并计算其适应度值，适应度值通常定义为预测误差的函数，例如均方误差(MSE)或平均绝对误差(MAE)。
收敛判断: 当达到最大迭代次数或适应度值满足预设条件时，停止迭代，输出最优GRU模型参数。
模型预测: 利用WOA算法寻找到的最优GRU模型参数，对新的时间序列数据进行预测。

4. 实验结果与分析

本文在多个公开数据集上对WOA-GRU模型进行了实验，并将其与传统的GRU模型以及其他优化算法优化的GRU模型（例如粒子群算法PSO-GRU, 遗传算法GA-GRU）进行了比较。实验结果表明，WOA-GRU模型在预测精度和稳定性方面均具有显著优势。具体而言，WOA-GRU模型的MSE和MAE指标均低于其他模型，表明其预测精度更高。此外，WOA-GRU模型的泛化能力也更好，在测试集上的预测精度也较高。