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专业建设网站企业,大型flash网站,php 网站迁移,安徽炒股配资网站开发程序名称#xff1a;基于IVY#xff08;常青藤优化算法#xff09;-BiTCN#xff08;双向时域卷积网络#xff09;-BiGRU#xff08;双向门控循环单元#xff09;的多变量时间序列回归预测 实现平台#xff1a;matlab 代码简介#xff1a;提出基于IVY-BiTCN-BiGRU的…程序名称基于IVY常青藤优化算法-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实现平台matlab代码简介提出基于IVY-BiTCN-BiGRU的多变量时间序列回归预测模型该模型可以自适应性的预测任意数量指标的时间序列如风电负荷电价气象等导入数据即可无需任何调试。代码具有一定创新性注释详细常春藤算法Ivy algorithm, IVYA于2024年7月发表在中科院1区SCI顶刊《Knowledge-Based Systems》。该算法来自常春藤植物的生长模式模拟了协调有序的种群增长以及常春藤植物的传播和进化。常春藤植物的生长速率是使用微分方程和数据密集型实验过程建模的。该算法利用附近常春藤植物的知识来确定生长方向。此外该算法通过选择最近和最重要的邻居进行自我提升来模仿常春藤植物在自然界中的行为。IVYA 保持种群多样性的独特特性及其简单性和灵活性允许轻松修改和扩展从而使研究人员和从业者能够探索各种修改和技术以提高其性能和能力。BiTCNBidirectional Temporal Convolutional Network是一种深度学习模型它结合了卷积神经网络CNN与时序数据处理的特点主要用于处理序列数据。传统的卷积神经网络在处理图像数据上非常有效但在处理时间序列等一维序列数据时往往需要额外的设计来捕捉时间上的依赖关系。而BiTCN通过引入双向机制能够有效地捕获序列中的长期依赖关系同时保持计算效率。BiTCN的主要特点包括双向性与单向的TCN不同BiTCN包含两个方向的TCN层一个用于处理从过去到未来的数据流另一个用于处理从未来到过去的反向数据流。这种设计使得模型能够同时考虑未来和过去的信息从而更好地理解上下文。因果卷积为了确保模型不会“泄露”未来的信息即在处理当前位置的数据时不使用未来时刻的数据BiTCN采用了因果卷积。这意味着卷积操作只考虑当前位置及其之前的位置的数据。膨胀卷积通过使用膨胀卷积BiTCN能够在不增加参数量的情况下扩大感受野即模型可以考虑更长时间跨度内的信息。这有助于捕捉长距离的时间依赖关系。残差连接为了帮助模型训练深层网络BiTCN通常采用残差连接。这种结构有助于缓解梯度消失或爆炸的问题提高模型的训练效率和性能。BiGRU双向门控循环单元Bidirectional Gated Recurrent Unit是一种用于处理序列数据的神经网络结构。它是GRU门控循环单元Gated Recurrent Unit的一种变体而GRU本身是RNN循环神经网络Recurrent Neural Network的一种改进版本。在传统的RNN中信息只能从前向后传递这限制了模型对长距离依赖性的捕捉能力。GRU通过引入更新门和重置门来缓解这一问题使得模型能够更有效地学习长期依赖关系。BiGRU的工作原理BiGRU的主要特点是它同时考虑了序列中的前向信息和后向信息。这意味着在处理一个给定的时间步时BiGRU不仅会考虑之前的信息就像标准的GRU或RNN一样还会考虑未来的信息。这种机制对于某些任务特别有用比如文本分类、情感分析等因为这些任务往往需要从整个句子的角度来理解每个词的意义。前向GRU负责处理序列中的前向信息即从序列的第一个元素到最后一个元素。后向GRU负责处理序列中的后向信息即从序列的最后一个元素到第一个元素。两个方向上的输出会在每个时间步被合并通常是通过拼接、求平均或加权求和等方式从而为每个时间步提供更加丰富的上下文信息。参考文献《Optimization based on the smart behavior of plants with its engineering applications: Ivy algorithm》《基于SVMD-BO-BiTCN的超短期光伏发电功率预测》《基于QMD-LDBO-BiGRU的风速预测模型》《基于注意力机制的CNN-BiGRU超短期省间现货购电需求预测》《基于多任务双层注意力优化的TCN-BiGRU综合能源负荷短期预测》《基于SGMD-SE与优化TCN-BiLSTM/BiGRU的超短期风功率预测》《基于IWOA优化Res-BiGRU深度学习模型的海表温度预测方法》《基于数据优化和CQR-CNN-BiGRU模型的光伏功率超短期区间预测》《基于VMD-IDBO-BiGRU的短期电力负荷预测》《基于CNN-BiGRU网络的超短期风电功率预测》代码获取方式【原创代码改进】基于IVY常青藤优化算法-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运行结果展示