基于鲸鱼优化算法优化门控循环单元（WOA-GRU）实现负荷数据回归预测

纸飞机的轨迹

于 2023-09-11 14:36:33 发布

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文章标签：算法 gru 回归 Matlab

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本文介绍了如何利用鲸鱼优化算法（WOA）优化门控循环单元（GRU），用于时间序列数据的负荷预测。GRU通过更新门和重置门控制信息流动，而WOA则作为全局和局部搜索策略来寻找最优参数。通过Matlab实现，该方法旨在提升负荷数据预测的准确性。

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基于鲸鱼优化算法优化门控循环单元（WOA-GRU）实现负荷数据回归预测

门控循环单元（GRU）是一种常用的循环神经网络（RNN）模型，用于建模和预测时间序列数据。鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）是一种启发式优化算法，灵感来自鲸鱼的群体行为。本文将介绍如何使用鲸鱼优化算法来优化门控循环单元，并实现负荷数据的回归预测。

首先，让我们来了解一下门控循环单元（GRU）的基本原理。GRU是一种特殊的循环神经网络，具有门控机制，用于控制信息的流动和记忆的更新。它由两个门控单元组成：更新门（Update Gate）和重置门（Reset Gate）。更新门控制旧记忆的保留程度，而重置门控制旧记忆在计算新记忆时的贡献程度。GRU的计算过程可以用以下公式表示：

[z_t = \sigma(W_z \cdot [h_{t-1}, x_t])]
[r_t = \sigma(W_r \cdot [h_{t-1}, x_t])]
[n_t = tanh(W_n \cdot [r_t \odot h_{t-1}, x_t])]
[h_t = (1 - z_t) \odot n_t + z_t \odot h_{t-1}]

其中，(x_t)是输入序列的第(t)个时间步的输

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