基于粒子群优化双向门控循环单元融合注意力机制PSO-BiGRU-Attention的多变量时间序列预测MATLAB实现

最新推荐文章于 2025-12-02 19:45:00 发布

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本文介绍了如何将粒子群优化、双向门控循环单元和注意力机制结合在时间序列预测中，提出PSO-BiGRU-Attention模型，有效捕捉复杂关系和长期依赖，实验证明其在多变量数据预测上的优越性。

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🔥 内容介绍

随着人工智能和大数据技术的不断发展，时间序列预测在金融、气象、交通等领域中扮演着越来越重要的角色。而多变量时间序列预测则更能够反映真实世界中的复杂关系和相互影响。在过去的研究中，传统的时间序列预测方法往往难以有效捕捉到多变量之间的非线性关系和长期依赖关系，因此需要更加先进的模型来解决这一问题。

在这样的背景下，粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法作为一种新型的智能优化算法，被引入到时间序列预测中。同时，双向门控循环单元（Bidirectional Gated Recurrent Unit, BiGRU）作为一种能够有效处理时间序列数据的循环神经网络结构，也被广泛应用于多变量时间序列预测中。而注意力机制（Attention Mechanism）则能够帮助模型更加关注重要的时间步，从而提高预测的准确性。

因此，本文提出了一种新的多变量时间序列预测模型，即粒子群优化双向门控循环单元融合注意力机制（PSO-BiGRU-Attention）。该模型将粒子群优化算法应用于模型的参数优化过程中，从而提高了模型的收敛速度和泛化能力。同时，双向门控循环单元结构能够有效地捕捉到时间序列数据中的长期依赖关系，而注意力机制则能够帮助模型更好地理解不同时间步之间的重要性和关联性。

为了验证模型的有效性，本文选取了多个真实世界中的多变量时间序列数据集，包括金融市场数据、气象数据等。实验结果表明，相比传统的时间序列预测方法，PSO-BiGRU-Attention模型在预测准确性和稳定性上都取得了显著的提升。特别是在处理具有复杂关系和长期依赖关系的多变量时间序列数据时，该模型表现出了更加突出的优势。

总的来说，粒子群优化双向门控循环单元融合注意力机制（PSO-BiGRU-Attention）模型在多变量时间序列预测中展现出了良好的性能和应用前景。未来，我们将进一步探索该模型在其他领域的应用，并不断完善模型结构和算法性能，以更好地满足实际问题的需求。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );