Matlab完整源码和数据 1.基于CPO-TCN-BiGRU-Attention冠豪猪算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测，要求Matlab2023版以上； 2.输入多个特征，输出单个变量，考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测； 3.data为数据集，main.m为主运行即可,所有文件放在一个文件夹； 4.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和RMSE多指标评价； 5.优化学习率，神经元个数，注意力机制的键值, 正则化参数。

在时间序列预测领域，多变量时间序列预测是一个具有挑战性但又十分重要的任务。今天咱们就来聊聊基于CPO - TCN - BiGRU - Attention的多变量时间序列预测方法，并且使用Matlab来实现它。

整体思路

咱们要做的是输入多个特征，输出单个变量的多变量时间序列预测，同时会考虑历史特征的影响。这里使用冠豪猪算法（CPO）来优化时间卷积网络（TCN）、双向门控循环单元（BiGRU）和注意力机制的相关参数，像学习率、神经元个数、注意力机制的键值以及正则化参数。

代码实现

数据准备

首先，你得把数据集data准备好，并且把所有文件都放在同一个文件夹里。在Matlab里，我们可以用下面的代码读取数据：

% 读取数据集
data = readtable('data.csv'); % 假设数据集是csv格式
features = table2array(data(:, 1:end - 1)); % 提取特征
target = table2array(data(:, end)); % 提取目标变量

代码分析：这里使用readtable函数读取数据集，然后将其拆分为特征和目标变量。这样我们就得到了用于训练和测试的输入和输出数据。

主运行文件`main.m`

这是整个程序的核心，运行这个文件就能得到预测结果和评价指标。下面是简化版的main.m代码：

% 主运行文件 main.m

% 数据预处理
[X_train, Y_train, X_test, Y_test] = preprocessData(features, target);

% 初始化模型参数
params = initializeParams();

% 使用CPO算法优化参数
optimalParams = CPOOptimization(X_train, Y_train, params);

% 构建模型
model = buildModel(optimalParams);

% 训练模型
trainedModel = trainModel(model, X_train, Y_train);

% 进行预测
predictions = predict(trainedModel, X_test);

% 计算评价指标
[R2, MSE, MAE, MAPE, RMSE] = evaluateModel(predictions, Y_test);

% 输出评价指标
fprintf('R2: %.4f\n', R2);
fprintf('MSE: %.4f\n', MSE);
fprintf('MAE: %.4f\n', MAE);
fprintf('MAPE: %.4f\n', MAPE);
fprintf('RMSE: %.4f\n', RMSE);

代码分析：

• preprocessData函数用于对数据进行预处理，比如划分训练集和测试集。
• initializeParams函数初始化模型的参数，这些参数会在后续被冠豪猪算法优化。
• CPOOptimization函数使用冠豪猪算法来寻找最优的参数组合。
• buildModel函数根据优化后的参数构建模型。
• trainModel函数对模型进行训练。
• predict函数使用训练好的模型进行预测。
• evaluateModel函数计算R2、MSE、MAE、MAPE和RMSE这些评价指标。

冠豪猪算法优化

冠豪猪算法（CPO）是一种优化算法，它可以帮助我们找到最优的学习率、神经元个数、注意力机制的键值和正则化参数。下面是一个简单的CPO算法实现示例：

function optimalParams = CPOOptimization(X, Y, initialParams)
    % 冠豪猪算法优化过程
    % 这里省略具体的算法实现，实际中需要根据冠豪猪算法的原理编写
    % 假设已经实现了一个评估函数 evaluateModelParams 来评估参数组合的好坏
    maxIter = 100; % 最大迭代次数
    numParams = length(initialParams);
    params = initialParams;
    for iter = 1:maxIter
        % 生成新的参数组合
        newParams = generateNewParams(params);
        % 评估新的参数组合
        scoreNew = evaluateModelParams(X, Y, newParams);
        scoreOld = evaluateModelParams(X, Y, params);
        if scoreNew > scoreOld
            params = newParams;
        end
    end
    optimalParams = params;
end

代码分析：这个函数通过不断迭代，生成新的参数组合并评估其好坏，最终找到最优的参数组合。在实际实现中，需要根据冠豪猪算法的具体原理来编写generateNewParams和evaluateModelParams函数。

评价指标

在命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和RMSE这些评价指标可以帮助我们评估模型的性能。这些指标的计算公式如下：

• R2（决定系数）：衡量模型对数据的拟合程度，越接近1表示拟合效果越好。
• MSE（均方误差）：预测值与真实值的误差平方的平均值，值越小表示预测越准确。
• MAE（平均绝对误差）：预测值与真实值的绝对误差的平均值。
• MAPE（平均绝对百分比误差）：以百分比的形式表示预测误差。
• RMSE（均方根误差）：MSE的平方根，也是衡量预测误差的指标。

通过以上的步骤和代码，我们就可以实现基于CPO - TCN - BiGRU - Attention的多变量时间序列预测，并且得到相应的评价指标。记得要使用Matlab 2023版以上来运行代码哦！