【价格预测】基于matlab鲸鱼优化算法优化门控循环单元WOA-GRU价格预测【含Matlab源码 2566期】

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⛄一、WOA-GRU数据预测

1 GRU算法
将经过卷积之后产生的特征序列作为GRU的输入。GRU由LSTM发展而来，LSTM是RNN的变体。RNN网络通过对输入信号的循环保证了信号的持续存在。LSTM是由RNN网络改进而来，在RNN的基础上加入了记忆单元和门机制，有效地解决了长序列训练中存在的梯度消失和梯度爆炸问题。

LSTM用输入门、遗忘门和输出门3个门函数来控制输入值、遗忘值和输出值。GRU网络较LSTM网络有所简化，GRU网络由新门和重置门两个门函数构成，其结构如图1所示。

图1 GRU的网络结构图
zt为更新门，用来决定上一层隐藏层状态中有多少信息传递到当前的隐藏状态ht中，经过sigmoid函数将结果映射到0～1之间，即：

rt为重置门，决定上一时刻隐藏层状态有多少信息需要被遗忘，经过sigmoid函数将结果映射到0～1之间，越接近1信息越容易被保留，即：

确定当前的记忆内容，将重置门rt与ht–1进行Hadamard乘积决定当前的记忆内容中要遗忘多少上一时刻的隐藏层的内容，然后与新的输入数据结合放入tanh激活函数中，即：

最后确定当前隐藏层保留的信息，通过zt和1–zt确定哪些历史数据和当前数据需要更新，即：

2 鲸鱼群算法优化门控循环神经网络（GRU-WOA）
首先初始化训练数据。设置鲸鱼群种群数量为 100，目标函数初始化设为 1e10，设定最大迭代次数为 100。鲸鱼群算法优化循环神经网络的连接权值，鲸群中个体的位置向量与网络迭代过程中的权值及阈值对应。样本训练产生的均方差为鲸鱼的适应度函数。利用鲸群 3 个公式
更新位置，并将其代替梯度下降法训练循环神经网络。不断迭代训练，直到期望误差或迭代次数达标。鲸鱼群算法优化循环神经网络步骤如下：
（1）初始化网络模型。包括隐藏层个数、最大迭代次数等。
（2）设置循环神经网络权重个数和鲸鱼个数，二者相等。
（3）计算鲸鱼适应度值，进行排序，找出全局最优。本文将均方差误差作为适应度函数。

其中，yˉi 表示预测值，yi 表示真实值，n 表示样本个数。
（4）按照式（13）更新鲸鱼个体位置，迭代数加一。
（5）判断算法是否满足终止要求，若没有则进行第（3）步，否则进行第（6）步。
（6）对鲸鱼位置向量赋予网络权值。
（7）采用梯度下降算法进行模型训练，当迭代次数到达规定次数，若损失函数收敛，则训练完成；若未收敛，则继续迭代直至收敛。
（8）输入训练样本数据，输出预测值。

⛄二、部分源代码

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]李祚敏,秦江涛.基于WOA-GRU的销售预测研究[J].软件导刊. 2020,19(09)

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

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