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顶级SCI极光优化算法！PLO-Transformer-GRU多变量时间序列预测，Matlab实现

效果一览

基本介绍

该MATLAB代码实现了一个多变量时间序列预测模型，结合了Transformer和GRU神经网络，并通过PLO（极光优化算法 Polar Lights Optimization (PLO)的元启发式算法。极光是一种独特的自然奇观，当来自太阳风的高能粒子在地磁场和地球大气层的影响下汇聚在地球两极时，就会发生极光。该成果于2024年8月最新发表在国际顶级JCR 1区、中科院 Top SCI期刊 Neurocomputing。）优化超参数。核心功能包括：

1. 数据预处理（重构时间序列数据集）
2. 构建Transformer-GRU混合神经网络
3. 使用PLO算法优化模型超参数
4. 预测结果可视化与性能评估
   图片
   算法步骤
5. 数据准备阶段
   • 读取Excel数据（data.xlsx）
   • 按时间窗口重构数据集
   • 划分训练集/测试集（80%/20%）
   • 数据归一化（mapminmax）
6. 模型构建
   • 网络结构：
   输入层 → 位置嵌入层 → 自注意力层（带因果掩码）→ GRU层 → 全连接层
   • 关键组件：
   • Transformer的自注意力机制（selfAttentionLayer）
   • GRU门控循环单元（gruLayer）
   • Dropout正则化（dropoutLayer）
7. 模型优化
   • 使用PLO算法优化超参数：
   • 学习率（范围[0.001, 0.01]）
   • GRU神经元数量（范围[10, 50]）
   • L2正则化系数（范围[0.0001, 0.001]）
   • 优化目标：最小化预测均方误差（MSE）
8. 预测与评估
   • 反归一化预测结果
   • 计算5种误差指标：MAE/MAPE/MSE/RMSE/R²
   • 多维度可视化：
   • 预测值对比曲线
   • 进化曲线（优化过程）
   • 误差雷达图/柱状图/二维散点图
   • 结果导出至Excel
   数据集
   

程序设计

完整源码私信回复顶级SCI极光优化算法！PLO-Transformer-GRU多变量时间序列预测，Matlab实现

.rtcContent { padding: 30px; } .lineNode {font-size: 10pt; font-family: Menlo, Monaco, Consolas, "Courier New", monospace; font-style: normal; font-weight: normal; }%% 初始化
clear
close all
clc
addpath(genpath(pwd))
disp('此程序务必用2023b及其以上版本的MATLAB！否则会报错！')%% 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;                  % 输入特征维度%%  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, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718