【GRU回归预测】基于灰狼算法优化门控循环单元GWO-GRU神经网络实现多输入单输出回归预测附matlab代码

最新推荐文章于 2024-01-17 11:21:56 发布

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该文利用门限循环单元（GRU）神经网络解决软测量建模问题，通过灰狼优化算法（GWO）优化GRU的初始参数，建立GWO-GRU模型。实验结果显示，该模型在丙烯精馏塔塔顶丙烷浓度预测中展现出更高的动态建模精度。

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⛄ 内容介绍

软测量建模能够有效地解决生产过程中在线分析仪表测量滞后大、价格昂贵、维护保养复杂等问题。目前,神经网络是软测量建模的主要工具之一。而由于一般的循环神经网络在解决软测量问题时存在长范围依赖和梯度消失的问题,故本文采用门限循环单元神经网络(GRU)建立模型,其门限结构更少,训练效率更高。为进一步提高神经网络的预测精度,本文使用灰狼优化算法(GWO)来优化GRU的初始参数,并以此建立了GWO-GRU软测量模型。最后,将该方法应用于丙烯精馏塔中塔顶丙烷浓度的预测,实验结果表明,在动态建模方面GWO-GRU具有更高的预测精度。

⛄ 部分代码

% This function initialize the first population of search agents

function Positinotallow=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

Positinotallow=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

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]马栋林马司周王伟杰. 基于图卷积网络和门控循环单元的多站点气温预测模型[J]. 计算机应用, 2022, 42(1):287-293.

[2]姜宇航, 王伟, 邹丽芳,等. 基于粒子群-变分模态分解,非线性自回归神经网络与门控循环单元的滑坡位移动态预测模型研究.

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