【GRU时序预测】基于卷积神经网络结合门控循环单元CNN-GRU实现时间序列预测附matlab代码

原创已于 2022-12-17 14:18:01 修改 · 544 阅读

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#matlab #cnn #gru

于 2022-12-14 13:01:37 首次发布

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提出一种基于卷积神经网络(CNN)与门控循环单元(GRU)的短期景区游客人数预测模型。该模型利用CNN提取多因素时序数据特征，并通过GRU挖掘时序信息。实验证明，该方法能有效降低预测误差。

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⛄ 内容介绍

提出的预测模型采取分时序分段策略,使用卷积神经网络(CNN)提取景区多因素时序数据的特征,并对不同因素的时序数据赋予不同的权重,将结果送入门控循环单元(GRU)以挖掘其中的时序信息,结合预测时刻的情境信息(天气状况和节假日)预测短期景区内游客人数.在某景区的闸机数据集和监控点车辆数据集上的实验结果表明:基于门控循环单元的多因素感知短期游客人数预测模型可以充分考虑多情境因素并对不同因素时序数据赋予不同的权重,均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)均小于传统模型,能够有效降低短期游客人数预测误差.

⛄ 部分代码

% This function initialize the first population of search agents
function Positions=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb)

Boundary_no= size(ub,2); % numnber of boundaries

% If the boundaries of all variables are equal and user enter a signle
% number for both ub and lb
if Boundary_no==1
Positions=rand(SearchAgents_no,dim).*(ub-lb)+lb;
end

% If each variable has a different lb and ub
if Boundary_no>1
for i=1:dim
ub_i=ub(i);
lb_i=lb(i);
Positions(:,i)=rand(SearchAgents_no,1).*(ub_i-lb_i)+lb_i;
end
end