【GRU时序预测matlab代码】基于SE注意力机制鲸鱼优化算法优化卷积神经环单元WOA-GRU实现交通流预测可作为深度学习对比预测模型，丰富实验内容，自带数据集，直接运行

最新推荐文章于 2025-09-14 20:03:13 发布

原创最新推荐文章于 2025-09-14 20:03:13 发布 · 1k 阅读

17 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#深度学习 #gru #matlab

神经网络预测专栏收录该内容

704 篇文章

订阅专栏

本文探讨了如何利用SE注意力机制和鲸鱼优化算法改进WOA-GRU模型，该模型在交通流预测中表现出色，能有效处理长期依赖并关注重要时间步信息，有望在实际应用中提升预测准确性。

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，

代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统

信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机

🔥 内容介绍

今天我们将讨论一个非常重要的主题，即基于SE注意力机制和鲸鱼优化算法优化卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的结合模型，用于交通流预测。这个模型被称为WOA-GRU，它结合了SE注意力机制和鲸鱼优化算法，以实现更准确的交通流预测。

首先让我们来了解一下GRU（Gated Recurrent Unit）时序预测模型。GRU是一种RNN的变种，它通过控制信息的流动来解决长期依赖的问题。GRU具有更新门和重置门，可以有效地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，因此在时序预测任务中取得了很好的效果。

然而，传统的GRU模型在处理时间序列数据时存在一些问题，比如对不同时间步的信息处理不够准确，缺乏对重要信息的关注等。为了解决这些问题，我们引入了SE注意力机制。SE注意力机制通过学习每个时间步的重要性权重，从而使模型能够更加关注重要的时间步信息，提高了模型的预测准确性。

除了SE注意力机制，我们还使用了鲸鱼优化算法来优化WOA-GRU模型。鲸鱼优化算法是一种基于自然界鲸鱼觅食行为的优化算法，它能够有效地搜索最优解。通过使用鲸鱼优化算法来优化WOA-GRU模型的参数，我们可以进一步提高模型的性能。

综上所述，基于SE注意力机制和鲸鱼优化算法优化的WOA-GRU模型在交通流预测任务中取得了非常好的效果。它能够更准确地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，并且能够更加关注重要的时间步信息，从而提高了预测的准确性。我们相信随着这一模型的进一步研究和应用，它将在交通流预测领域发挥越来越重要的作用。希望今天的分享能够对大家有所帮助，谢谢！

📣 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 );