Matlab源码与数据集：GJO-TCN-BiGRU-Attention金豹算法优化多变量时间序列预测模型输入多特征输出单变量，融合注意力机制与TCN-BiGRU网络优化参数，评估R2等指标的
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- 基于算法的多变量时间序列预测完整源码一引言多.doc 2.78KB
- 基于算法的多变量时间序列预测模型一引言在时间序列.doc 1.96KB
- 基于算法的多变量时间序列预测模型源.html 12.86KB
- 基于金豹算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意.txt 2.87KB
- 基于金豹算法的多变量时间序列预测完整.txt 1.94KB
- 基于金豹算法的多变量时间序列预测完整源码一引.txt 2.22KB
- 基于金豹算法的多变量时间序列预测实现一引言时.html 11.6KB
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资源介绍:
Matlab源码与数据集：GJO-TCN-BiGRU-Attention金豹算法优化多变量时间序列预测模型 输入多特征输出单变量，融合注意力机制与TCN-BiGRU网络 优化参数，评估R2等指标的完整Matlab实现,Matlab完整源码和数据 1.基于GJO-TCN-BiGRU-Attention金豹算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测，要求Matlab2023版以上； 2.输入多个特征，输出单个变量，考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测； 3.data为数据集，main.m为主运行即可,所有文件放在一个文件夹； 4.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和RMSE多指标评价； 5.优化学习率，神经元个数，注意力机制的键值, 正则化参数。 ,GJO-TCN-BiGRU-Attention; 多变量时间序列预测; 优化算法; 历史特征影响; R2、MSE、MAE、MAPE、RMSE评价指标; 优化学习率; 神经元个数; 注意力机制键值; 正则化参数。,基于Matlab完整源码和数据的多变量时间序列预测模型（含GJO-TCN-BiGRU-Attent
基于 GJO-TCN-BiGRU-Attention 算法的多变量时间序列预测 Matlab 完整源码
一、引言
多变量时间序列预测在金融、气象、能源等多个领域具有广泛应用。本文将介绍一种基于 GJO-TCN-
BiGRU-Attention 算法的 Matlab 完整源码，该算法融合了时间卷积网络（TCN）、双向门控循环
单元（BiGRU）和注意力机制，并采用金豹算法进行优化，以实现多变量时间序列的准确预测。
二、算法概述
1. GJO-TCN-BiGRU-Attention 算法：该算法结合了时间卷积网络（TCN）和双向门控循环单元
（BiGRU）的优势，通过引入注意力机制，使得模型能够更好地捕捉时间序列中的长期依赖关系
和关键信息。
2. 金豹算法：金豹算法是一种优化算法，用于优化神经元个数、学习率、注意力机制的键值和正则
化参数等超参数，以提高模型的预测性能。
三、Matlab 代码实现
下面是一个基于 GJO-TCN-BiGRU-Attention 算法的多变量时间序列预测的 Matlab 完整源码示例
。所有文件应放在一个文件夹中，包括主运行文件 main.m 和数据集文件 data。
1. 数据准备（data.mat 文件）：
数据集应包含多个特征和单个输出变量。每个特征和输出变量都应具有相应的时间戳。将数据集保存
为.mat 文件，以便在 Matlab 中加载。
2. 主运行文件（main.m）：
```matlab
% 加载数据集
load('data.mat');
% 数据预处理（根据实际情况进行预处理操作）
% ...
% 定义模型参数
neuronCount = ...; % 神经元个数，根据实际情况进行调整
learningRate = ...; % 学习率，采用金豹算法进行优化
attentionKeyValues = ...; % 注意力机制的键值，采用金豹算法进行优化
regularizationParameter = ...; % 正则化参数，采用金豹算法进行优化
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