基于CPO-BiTCN-BiGRU的多变量时间序列回归预测模型
资源文件描述
本资源文件提供了一个基于CPO（冠豪猪优化）-BiTCN（双向时域卷积网络）-BiGRU（双向门控循环单元）的多变量时间序列回归预测模型的实现代码。该模型能够自适应性地预测任意数量指标的时间序列，如风电负荷、电价、气象等。用户只需导入数据，无需任何调试即可使用。代码具有一定的创新性，并且注释详细，便于理解和使用。
实现平台
- Matlab（2022及以上版本）
代码简介
模型概述
本模型结合了冠豪猪优化器（CPO）、双向时域卷积网络（BiTCN）和双向门控循环单元（BiGRU），形成了一个强大的多变量时间序列回归预测模型。该模型能够有效地处理复杂的时间序列数据，并提供准确的预测结果。
冠豪猪优化器（CPO）
冠豪猪优化器（CPO）是2024年1月由Mohamed Abdel-Basset等人提出的一种最新的基于自然启发的元启发式算法。该算法模拟了冠豪猪（CP）的四种防御策略，包括视觉、声音、气味和身体攻击。CPO采用了探索和开发的机制，其中第一和第二防御策略（即视觉和声音）代表CPO的探索性行为，而第三和第四防御策略（即气味和身体攻击）代表CPO的开发性行为。
双向时域卷积网络（BiTCN）
双向时域卷积网络（BiTCN）是一种结合了时域卷积网络（TCN）架构和双向模型特点的神经网络模型。BiTCN能够利用输入序列中的前后信息，适用于文本分类和序列标注任务。其主要优点包括：
- 双向性：BiTCN结合了双向模型的特点，能够利用输入序列中的前后信息，提高模型的预测能力。
- 时域卷积：TCN的架构使得模型能够处理长序列数据，捕捉时间序列中的复杂模式。
双向门控循环单元（BiGRU）
双向门控循环单元（BiGRU）是一种结合了双向模型和门控循环单元（GRU）特点的神经网络模型。BiGRU能够捕捉时间序列中的长期依赖关系，适用于处理复杂的时间序列数据。
使用说明
- 导入数据：将需要预测的时间序列数据导入Matlab环境中。
- 运行代码：运行提供的Matlab代码，模型将自动进行训练和预测。
- 结果分析：查看预测结果，并根据需要进行进一步的分析和优化。
注意事项
- 本代码适用于Matlab 2022及以上版本，建议使用最新版本的Matlab以获得最佳性能。
- 代码中已包含详细的注释，便于用户理解和修改。
参考文献
- Mohamed Abdel-Basset, et al. “Crested Porcupine Optimization: A Novel Nature-Inspired Metaheuristic Algorithm.” Knowledge-Based Systems, 2024.
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