回归预测 | MATLAB实现NGO-GRU北方苍鹰算法优化门控循环单元多输入单输出

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🔥 内容介绍

摘要: 本文针对多输入单输出(MISO)系统中门控循环单元(GRU)模型的预测精度和泛化能力不足的问题，提出了一种基于北方苍鹰算法(Northern Goshawk Optimization, NGO)优化的GRU模型，简称NGO-GRU。该模型利用NGO算法优化GRU模型中的参数，包括输入权重、隐藏层权重和偏置项，以提高模型的预测精度和鲁棒性。通过在多个数据集上的实验验证，结果表明NGO-GRU模型相较于标准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和泛化能力。本文详细阐述了NGO算法的原理、NGO-GRU模型的构建过程以及实验结果分析，并对未来的研究方向进行了展望。

关键词: 门控循环单元(GRU); 北方苍鹰算法(NGO); 多输入单输出(MISO); 参数优化; 预测模型

1. 引言

随着大数据时代的到来，越来越多的复杂系统需要进行精确建模和预测。门控循环单元(GRU)作为一种改进的长短期记忆网络(LSTM)，具有更少的参数和更快的训练速度，在时间序列预测、自然语言处理等领域得到了广泛应用。然而，标准GRU模型的参数往往需要人工设定或通过简单的优化算法进行调整，这可能导致模型预测精度和泛化能力不足，特别是对于多输入单输出(MISO)系统，其输入变量的复杂关系和非线性特征使得模型优化更加困难。

为了解决上述问题，本文提出了一种基于北方苍鹰算法(NGO)优化的GRU模型。NGO算法是一种新型的元启发式优化算法，它模拟了北方苍鹰在捕猎过程中的搜索和捕食行为，具有良好的全局搜索能力和局部寻优能力。通过将NGO算法与GRU模型结合，可以有效地优化GRU模型的参数，提高模型的预测精度和鲁棒性。

2. 北方苍鹰算法(NGO)

北方苍鹰算法模拟了北方苍鹰在捕猎过程中的行为，包括搜索、包围和攻击三个阶段。算法的核心在于利用苍鹰的飞行轨迹和捕猎策略来指导参数的搜索和更新。算法具体步骤如下：

• 初始化: 随机生成初始种群，每个个体代表一组GRU模型的参数。

• 搜索阶段: 模拟苍鹰在广阔区域进行搜索的行为，采用随机游走策略，以探索潜在的全局最优解。

• 包围阶段: 模拟苍鹰发现猎物后进行包围的行为，逐步缩小搜索范围，以提高局部寻优能力。

• 攻击阶段: 模拟苍鹰对猎物进行攻击的行为，对当前最优解进行精细调整，以提高解的精度。

• 更新: 根据适应度函数（例如，均方误差MSE）选择优秀个体并更新种群。

• 迭代: 重复上述步骤，直到满足停止条件，例如达到最大迭代次数或达到预设的精度要求。

3. NGO-GRU模型的构建

本文提出的NGO-GRU模型将NGO算法应用于GRU模型的参数优化。具体步骤如下：

1. GRU模型构建: 根据MISO系统的输入输出数据，构建标准的GRU模型。

2. 参数编码: 将GRU模型中的参数（包括输入权重、隐藏层权重和偏置项）编码为NGO算法的个体。

3. 适应度函数设计: 选择合适的适应度函数来评价NGO算法中每个个体的优劣，例如均方误差(MSE)或均方根误差(RMSE)。

4. NGO算法优化: 利用NGO算法优化GRU模型的参数。在每次迭代中，NGO算法根据适应度函数值更新个体，逐步逼近全局最优解。

5. 模型训练与评估: 利用优化后的GRU模型参数进行模型训练，并通过测试集评估模型的预测精度和泛化能力。

4. 实验结果与分析

为了验证NGO-GRU模型的有效性，本文在多个公开数据集上进行了实验，并与标准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优化GRU）进行了对比。实验结果表明：

• NGO-GRU模型在多个数据集上的预测精度均高于标准GRU模型和PSO-GRU模型。

• NGO-GRU模型的泛化能力更强，对噪声数据的鲁棒性更好。

• NGO算法有效地提高了GRU模型的收敛速度。

5. 结论与展望

本文提出了一种基于NGO算法优化的GRU模型(NGO-GRU)，并将其应用于MISO系统建模和预测。实验结果表明，NGO-GRU模型具有更高的预测精度和更强的泛化能力。 未来研究可以从以下几个方面展开：

• 探讨不同参数设置对NGO-GRU模型性能的影响，例如种群大小、迭代次数等。

• 将NGO-GRU模型应用于更复杂的MISO系统，例如非线性系统、高维系统等。

• 将NGO算法与其他类型的循环神经网络结合，例如LSTM、双向GRU等。

• 研究NGO算法的改进策略，以进一步提高其优化效率和精度。

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