【GRU回归预测】基于麻雀算法优化空间注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元SSA-CNN-GRU-SAM-Attention实现数据多维输入单输出预测附matlab代码

基于麻雀算法的SSA-CNN-GRU-SAM-Attention模型：深度学习在数据多维预测中的应用,

最新推荐文章于 2025-11-30 20:35:27 发布

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文章介绍了一种结合麻雀算法、空间注意力机制、CNN和GRU的深度学习模型，用于提升数据多维输入单输出预测的精度。实验结果显示，该模型在多种数据集上表现出色，优于传统回归模型。

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摘要

本文提出了一种基于麻雀算法优化空间注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元SSA-CNN-GRU-SAM-Attention的回归预测模型，用于解决数据多维输入单输出预测问题。该模型将麻雀算法与空间注意力机制卷积神经网络相结合，并加入门控循环单元GRU，以提高模型的预测精度和泛化能力。同时，该模型还采用了SAM注意力机制，进一步增强了模型对重要特征的提取能力。实验结果表明，该模型在多个数据集上取得了良好的预测性能，优于传统回归预测模型。

1. 引言

数据多维输入单输出预测问题广泛存在于各个领域，如经济预测、气象预报、股票价格预测等。传统的回归预测模型，如线性回归、非线性回归等，往往难以准确地捕捉数据中的复杂关系，导致预测精度不高。近年来，深度学习技术在回归预测领域取得了显著的进展，其中卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）等模型表现尤为突出。

CNN是一种擅长处理空间数据的深度学习模型，其具有强大的特征提取能力。GRU是一种擅长处理序列数据的深度学习模型，其具有良好的记忆能力。将CNN与GRU相结合，可以充分利用CNN的特征提取能力和GRU的记忆能力，从而提高回归预测的精度。

2. 模型结构

本文提出的SSA-CNN-GRU-SAM-Attention模型结构如图1所示。该模型主要由以下几个部分组成：

麻雀算法优化：麻雀算法是一种基于麻雀种群行为的优化算法，具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力。本文将麻雀算法应用于CNN模型的权重优化，以提高模型的预测精度。
空间注意力机制卷积神经网络：空间注意力机制卷积神经网络是一种能够自动学习数据中重要特征的深度学习模型。本文将空间注意力机制卷积神经网络应用于数据多维输入单输出预测问题，以提高模型对重要特征的提取能力。
门控循环单元：门控循环单元是一种能够学习序列数据中长期依赖关系的深度学习模型。本文将门控循环单元应用于数据多维输入单输出预测问题，以提高模型对序列数据的预测能力。
SAM注意力机制：SAM注意力机制是一种能够增强模型对重要特征提取能力的注意力机制。本文将SAM注意力机制应用于数据多维输入单输出预测问题，以进一步提高模型的预测精度。

📣 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 );