时序预测 | MATLAB实现ICEEMDAN-SSA-GRU、ICEEMDAN-GRU、SSA-GRU、GRU时间序列预测对比

预测效果

基本介绍

时序预测 | MATLAB实现ICEEMDAN-SSA-GRU、ICEEMDAN-GRU、SSA-GRU、GRU时间序列预测对比

模型描述

ICEEMDAN-SSA-GRU和ICEEMDAN-GRU利用了分解技术将时间序列分解为不同的成分，然后使用GRU模型进行预测，这有助于捕捉序列中的局部模式和长期依赖关系。

程序设计

• 完整程序和数据下载方式：私信博主回复MATLAB实现ICEEMDAN-SSA-GRU、ICEEMDAN-GRU、SSA-GRU、GRU时间序列预测对比。

%% 采用ssa优化
[x ,fit_gen,process]=ssaforlstm(XTrain,YTrain,XTest,YTest);%分别对隐含层节点 训练次数与学习率寻优
%% 参数设置
pop=5; % 种群数
M=20; % 最大迭代次数
%初始化种群
for i = 1 : pop
    for j=1:dim
        if j==1%除了学习率 其他的都是整数
            x( i, j ) = (ub(j)-lb(j))*rand+lb(j);
        else
            x( i, j ) = round((ub(j)-lb(j))*rand+lb(j));
        end
    end
    fit( i )=fitness(x(i,:),P_train,T_train,P_test,T_test);
end
pFit = fit;
pX = x;
fMin=fit(1);
bestX = x( i, : );

for t = 1 : M
    
    [ ~, sortIndex ] = sort( pFit );% Sort.从小到大
    [fmax,B]=max( pFit );
    worse= x(B,:);
    r2=rand(1);
    %%%%%%%%%%%%%5%%%%%%这一部位为发现者（探索者）的位置更新%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    if(r2<0.8)%预警值较小，说明没有捕食者出现
        for i = 1 : pNum  %r2小于0.8的发现者的改变（1-20）                                                 % Equation (3)
            r1=rand(1);
            x( sortIndex( i ), : ) = pX( sortIndex( i ), : )*exp(-(i)/(r1*M));%对自变量做一个随机变换
            x( sortIndex( i ), : ) = Bounds( x( sortIndex( i ), : ), lb, ub );%对超过边界的变量进行去除
            
            fit(  sortIndex( i ) )=fitness(x(sortIndex( i ),:),P_train,T_train,P_test,T_test);
        end
    else   %预警值较大，说明有捕食者出现威胁到了种群的安全，需要去其它地方觅食
        for i = 1 : pNum   %r2大于0.8的发现者的改变
            x( sortIndex( i ), : ) = pX( sortIndex( i ), : )+randn(1)*ones(1,dim);
            x( sortIndex( i ), : ) = Bounds( x( sortIndex( i ), : ), lb, ub );
            
            fit(  sortIndex( i ) )=fitness(x(sortIndex( i ),:),P_train,T_train,P_test,T_test);
            
        end
        
    end
    [ ~, bestII ] = min( fit );
    bestXX = x( bestII, : );
    %%%%%%%%%%%%%5%%%%%%这一部位为加入者（追随者）的位置更新%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    for i = ( pNum + 1 ) : pop     %剩下20-100的个体的变换                % Equation (4)
        %         i
        %         sortIndex( i )
        A=floor(rand(1,dim)*2)*2-1;
        if( i>(pop/2))%这个代表这部分麻雀处于十分饥饿的状态（因为它们的能量很低，也是是适应度值很差），需要到其它地方觅食
            x( sortIndex(i ), : )=randn(1,dim).*exp((worse-pX( sortIndex( i ), : ))/(i)^2);
        else%这一部分追随者是围绕最好的发现者周围进行觅食，其间也有可能发生食物的争夺，使其自己变成生产者
            x( sortIndex( i ), : )=bestXX+(abs(( pX( sortIndex( i ), : )-bestXX)))*(A'*(A*A')^(-1))*ones(1,dim);
        end
        x( sortIndex( i ), : ) = Bounds( x( sortIndex( i ), : ), lb, ub );%判断边界是否超出
        fit(  sortIndex( i ) )=fitness(x(sortIndex( i ),:),P_train,T_train,P_test,T_test);
    end
    %%%%%%%%%%%%%5%%%%%%这一部位为意识到危险（注意这里只是意识到了危险，不代表出现了真正的捕食者）的麻雀的位置更新%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    c=randperm(numel(sortIndex));%%%%%%%%%这个的作用是在种群中随机产生其位置（也就是这部分的麻雀位置一开始是随机的，意识到危险了要进行位置移动，
    %处于种群外围的麻雀向安全区域靠拢，处在种群中心的麻雀则随机行走以靠近别的麻雀）
    b=sortIndex(c(1:pop));
    for j =  1  : length(b)      % Equation (5)
        if( pFit( sortIndex( b(j) ) )>(fMin) ) %处于种群外围的麻雀的位置改变
            x( sortIndex( b(j) ), : )=bestX+(randn(1,dim)).*(abs(( pX( sortIndex( b(j) ), : ) -bestX)));
        else
            %处于种群中心的麻雀的位置改变
            x( sortIndex( b(j) ), : ) =pX( sortIndex( b(j) ), : )+(2*rand(1)-1)*(abs(pX( sortIndex( b(j) ), : )-worse))/ ( pFit( sortIndex( b(j) ) )-fmax+1e-50);
        end
        x( sortIndex(b(j) ), : ) = Bounds( x( sortIndex(b(j) ), : ), lb, ub );
        fit(  sortIndex( b(j)  ) )=fitness(x(sortIndex( b(j) ),:),P_train,T_train,P_test,T_test);
        
    end

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/article/details/126072792?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/article/details/126044265?spm=1001.2014.3001.5502
[3] https://blog.csdn.net/article/details/126043107?spm=1001.2014.3001.5502