JCRQ1河马算法+四模型对比！HO-CNN-GRU-Attention系列四模型多变量时序预测

JCRQ1河马算法+四模型对比！HO-CNN-GRU-Attention系列四模型多变量时序预测

预测效果

基本介绍

基于HO-CNN-GRU-Attention、CNN-GRU-Attention、HO-CNN-GRU、CNN-GRU四模型多变量时序预测一键对比(仅运行一个main即可)

Matlab代码，每个模型的预测结果和组合对比结果都有!

1.无需繁琐步骤，只需要运行一个main即可一键出所有图像。

2.程序已经调试好，无需更改代码替换数据集即可运行!!!数据格式为excel!

3.优化参数为:隐藏层节点数，学习率，正则化系数。

4.河马优化算法（Hippopotamus Optimization Algorithm，HO)是一种群智能优化算法，HO算法是从河马观察到的固有行为中汲取灵感而构思的，该成果于2023年发表在知名SCI期刊、JCRQ1：Mathematics上。

5.运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上。
评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等，图很多
代码中文注释清晰，质量极高，赠送测试数据集，可以直接运行源程序。替换你的数据即可用 适合新手小白

程序设计

• 完整代码私信回复JCRQ1河马算法+消融实验！HO-CNN-BiLSTM-Attention系列四模型多变量时序预测。

%%  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
result = xlsread('数据集.xlsx');

%%  数据分析
num_samples = length(result);  % 样本个数
kim = 2;                       % 延时步长（前面多行历史数据作为自变量）
zim =  1;                      % 跨zim个时间点进行预测
nim = size(result, 2) - 1;     % 原始数据的特征是数目

%%  划分数据集
for i = 1: num_samples - kim - zim + 1
    res(i, :) = [reshape(result(i: i + kim - 1 + zim, 1: end - 1)', 1, ...
        (kim + zim) * nim), result(i + kim + zim - 1, end)];
end

%%  数据集分析
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征长度

%%  划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);

%%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, -1, 1);%将训练集和测试集的数据调整到0到1之间
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);

[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, -1, 1);% 对测试集数据做归一化
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);

%%  数据平铺
%   将数据平铺成1维数据只是一种处理方式
%   也可以平铺成2维数据，以及3维数据，需要修改对应模型结构
%   但是应该始终和输入层数据结构保持一致
p_train =  double(reshape(p_train, f_, 1, 1, M));
p_test  =  double(reshape(p_test , f_, 1, 1, N));
t_train =  double(t_train)';
t_test  =  double(t_test )';

%%  数据格式转换
for i = 1 : M
    Lp_train{i, 1} = p_train(:, :, 1, i);
end

for i = 1 : N
    Lp_test{i, 1}  = p_test( :, :, 1, i);
end

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm=1001.2014.3001.5501