1.Matlab实现贝叶斯优化CNN-GRU时间序列预测，BO-CNN-GRU/Bayes-CNN-GRU； 所有程序经过验证，保证原始程序运行。 MATLAB实现BO-CNN-GRU贝叶斯优化卷积神经网络-门控循环单元多时间序列预测。 基于贝叶斯(bayes)优化卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)时间序列预测，BO-CNN-GRU/Bayes-CNN-GRU时间序列预测模型。 2.数据为单变量时间序列数据，main.m是主其余为函数文件，无需运行； 3.贝叶斯优化参数为：学习率，隐含层节点，正则化参数； 4.评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等； 5.运行环境matlab2020b及以上。

在时间序列预测领域，结合卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）的模型展现出了强大的性能。而贝叶斯优化（BO）可以进一步提升这类模型的表现。今天咱们就来聊聊如何在Matlab中实现贝叶斯优化的CNN - GRU时间序列预测（BO - CNN - GRU / Bayes - CNN - GRU）。

数据情况

本次使用的数据是单变量时间序列数据。这种数据在很多实际场景中都能遇到，比如预测某个产品的销量随时间的变化，或者气温的逐时变化等。

程序结构

整个项目中，main.m 是主程序文件，而其余的都是函数文件。运行的时候，咱们只需要运行 main.m 就好，其他函数文件会被主程序调用，无需单独运行。这就像一个乐队，main.m 是指挥，把控着整个演奏流程，而各个函数文件就是不同的乐手，负责完成自己特定的任务。

贝叶斯优化参数

贝叶斯优化的目标是找到一组最优的参数，让模型达到最佳性能。在我们的BO - CNN - GRU模型中，重点优化的参数有学习率、隐含层节点以及正则化参数。

学习率

学习率决定了模型在每次迭代时参数更新的步长。如果学习率太大，模型可能会在最优解附近来回震荡，无法收敛；要是学习率太小，那模型收敛的速度就会非常慢，要花费大量时间才能找到较好的参数。在Matlab代码中，可能会像下面这样设置学习率相关变量：

% 定义初始学习率范围
learningRateRange = [1e - 4, 1e - 1]; 

这里我们设定学习率的范围是从 1e - 4 到 1e - 1，贝叶斯优化算法会在这个范围内寻找最优的学习率。

隐含层节点

隐含层节点的数量对模型的复杂度有很大影响。节点太少，模型可能无法捕捉到数据中的复杂模式；节点太多，又容易出现过拟合。假设我们在代码里这样定义隐含层节点数量的搜索范围：

% 定义隐含层节点数范围
numHiddenNodesRange = [10, 100]; 

这样贝叶斯优化就会在10到100个隐含层节点这个区间去探索最优值。

正则化参数

正则化参数用于防止模型过拟合。它对权重施加惩罚，让模型的权重不会变得过大。比如在L2正则化中，可能会有类似这样的代码设置正则化参数：

% 定义正则化参数范围
lambdaRange = [1e - 5, 1e - 1]; 

在这个 1e - 5 到 1e - 1 的范围内寻找最合适的正则化参数，使得模型在拟合数据的同时避免过拟合。

评价指标

为了评估我们的BO - CNN - GRU模型预测效果如何，使用了一系列评价指标，包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE。

R2（决定系数）

R2衡量的是模型对数据的拟合优度，取值范围在0到1之间，越接近1说明模型拟合效果越好。在Matlab中计算R2可能会用到类似这样的代码：

% 假设yTrue是真实值，yPred是预测值
SSR = sum((yPred - mean(yTrue)).^2);
SST = sum((yTrue - mean(yTrue)).^2);
R2 = 1 - SSR / SST;

这里先计算了回归平方和 SSR 和总平方和 SST，然后得出R2的值。

MAE（平均绝对误差）

MAE计算的是预测值与真实值之间绝对误差的平均值，能直观反映预测值的误差大小。代码实现可能如下：

MAE = mean(abs(yTrue - yPred));

简单直接地求出了平均绝对误差。

MSE（均方误差）

MSE计算的是预测值与真实值之间误差平方的平均值，由于对误差进行了平方，所以它对较大的误差更加敏感。代码如下：

MSE = mean((yTrue - yPred).^2);

RMSE（均方根误差）

RMSE是MSE的平方根，它与MAE类似，但同样因为对误差平方处理，对大误差更敏感，并且它和预测值有相同的量纲。代码：

RMSE = sqrt(MSE);

MAPE（平均绝对百分比误差）

MAPE计算的是预测误差的百分比，能更好地反映预测误差的相对大小。代码如下：

MAPE = mean(abs((yTrue - yPred)./ yTrue)) * 100;

运行环境

需要注意的是，本程序的运行环境是Matlab 2020b及以上版本。高版本的Matlab通常会有更高效的算法实现，以及对新特性的支持，能更好地保证我们的BO - CNN - GRU模型顺利运行。

以上就是Matlab实现贝叶斯优化CNN - GRU时间序列预测的主要内容啦，希望大家通过这些内容能对这个模型的实现和评估有更清晰的了解。