基于PSO粒子群优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法matlab仿真
目录
1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
4.1 粒子群优化算法（PSO）
4.2 分组卷积神经网络（GroupCNN）
4.3 PSO优化GroupCNN
5.算法完整程序工程
1.算法运行效果图预览
(完整程序运行后无水印)
2.算法运行软件版本
matlab2022a
3.部分核心程序
（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频）
.......................................................LR = g1(1);numHiddenUnits1 = floor(g1(2))+1;%
numHiddenUnits2 = floor(g1(3))+1;% layers = func_model2(Dim,numHiddenUnits1,numHiddenUnits2);opts = trainingOptions('adam', ... % Adam'MaxEpochs', 1000, ... % 训练次数 1000'InitialLearnRate', LR, ... % 学习率LR'LearnRateSchedule', 'piecewise', ... 'LearnRateDropFactor', 0.1, ... 'LearnRateDropPeriod', 500, ... 'Shuffle', 'every-epoch', ... 'Plots', 'training-progress', ... 'Verbose', false);%训练模型
%训练模型
[GCNN_net, INFO] = trainNetwork(Dat_train, Lab_train, layers, opts);Rerr = INFO.TrainingRMSE;
Rlos = INFO.TrainingLoss;%预测
ypred2 = predict(GCNN_net, Dat_test );figure
plot(Lab_test, 'r')
hold on
plot(ypred2, 'b-o')
legend('真实值', '预测值')
grid onfigure
subplot(211)
plot(Rerr)
xlabel('迭代次数')
ylabel('RMSE')
grid onsubplot(212)
plot(Rlos)
xlabel('迭代次数')
ylabel('LOSS')
grid onsave R2.mat Rerr Rlos ypred2 Lab_test
1654.算法理论概述
基于粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法是一种结合了粒子群优化技术和分组卷积神经网络（GroupCNN）的时间序列预测方法。这种方法利用粒子群优化来寻找最优的网络结构和超参数，以提高时间序列预测的准确性和效率。
4.1 粒子群优化算法（PSO）
粒子群优化算法是一种启发式的优化算法，模拟了鸟群觅食的行为。每个粒子代表搜索空间中的一个潜在解，通过粒子之间的协作来寻找最优解。
4.2 分组卷积神经网络（GroupCNN）
分组卷积是一种减少计算成本同时保持模型性能的有效手段。在深度学习领域，尤其是在卷积神经网络（CNN）中，分组卷积被用来降低参数数量和计算复杂度。假设输入张量为X，卷积核为W，输出张量为Y，则分组卷积的计算可以表示为：
常规卷积和分组卷积，其区别如下图所示：
4.3 PSO优化GroupCNN
在基于PSO的GroupCNN中，我们使用PSO来调整网络的结构参数，比如卷积核大小、分组数量等，以及超参数，如学习率、批量大小等。具体步骤如下：
- 初始化粒子群：每个粒子代表一个可能的网络配置。
- 评估粒子：使用交叉验证或其他评估指标来评估每个粒子所对应的网络配置。
- 更新粒子状态：根据粒子群优化算法更新每个粒子的位置和速度。
- 终止条件：达到预设的最大迭代次数或满足收敛条件则停止。
基于PSO的GroupCNN时间序列预测算法通过结合粒子群优化技术和分组卷积神经网络，实现了对时间序列预测问题的有效解决。通过PSO算法智能地调整网络结构和超参数，可以显著提高预测的准确性和模型的效率。这种方法特别适用于那些需要快速、准确预测的场景，如金融市场预测、天气预报等。通过合理的参数设置和模型设计，可以进一步提高预测性能，满足实际应用的需求。
5.算法完整程序工程
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