ISSA+CNN+BIGRU+attention时间序列预测代码

1. ISSA (改进的麻雀优化算法)

• 功能: ISSA 用于优化模型参数（如 CNN 和 BIGRU 的超参数），帮助提高模型的性能和准确性。
• 机制:
  • 寻食策略: 模拟麻雀在觅食过程中如何探索和利用资源，通过随机游走和局部搜索，寻找最优解。
  • 自适应权重: ISSA 可以根据搜索空间动态调整探索和利用的权重，确保在全局搜索和局部搜索之间找到平衡。
  • 实现步骤:
    1. 初始化麻雀种群和目标函数。
    2. 根据当前状态计算适应度，并更新位置。
    3. 迭代更新，直到满足终止条件（如达到最大迭代次数或收敛）。

2. CNN (卷积神经网络)

• 功能: CNN 用于提取时间序列中的局部特征，能够捕捉短期模式和趋势。
• 机制:
  • 卷积层: 使用卷积核在输入数据上滑动，提取特征图。每个卷积核能够学习到不同的特征。
  • 激活函数: 通常使用 ReLU 激活函数引入非线性。
  • 池化层: 使用最大池化或平均池化，减少特征图的维度，同时保留最重要的信息。
  • 实现步骤:
    1. 输入时间序列数据。
    2. 应用多个卷积层和池化层提取特征。
    3. 将提取的特征传递给后续的网络层（如 BIGRU）。

3. BIGRU (双向门控循环单元)

• 功能: BIGRU 能够处理时间序列中的长距离依赖性，利用双向结构考虑上下文信息。
• 机制:
  • 双向结构: 包含两个 GRU，一个从前向处理序列，一个从后向处理序列。通过结合两个方向的输出，获取更丰富的信息。
  • 门控机制: 通过输入门、遗忘门和输出门控制信息的流动，有效捕捉时间序列中的依赖关系。
  • 实现步骤:
    1. 输入 CNN 提取的特征。
    2. 通过前向和后向 GRU 进行处理，获取长距离依赖特征。
    3. 合并前向和后向的输出。

4. Attention 机制

• 功能: Attention 机制用于动态调整对输入序列不同部分的关注程度，强调重要的时间步。
• 机制:
  • 权重计算: 通过计算每个时间步的注意力权重，生成加权和，使模型更关注重要的特征。
  • softmax 函数: 对权重进行归一化，确保总和为 1，形成概率分布。
  • 实现步骤:
    1. 对 BIGRU 输出进行线性变换以计算注意力权重。
    2. 使用 softmax 归一化权重。
    3. 将注意力权重应用于 BIGRU 的输出，生成最终的预测结果。

5.整体工作流程

1. 数据输入: 将原始时间序列数据输入到 CNN 进行特征提取。
2. 特征提取: CNN 提取的特征被传递给 BIGRU 进行长距离依赖建模。
3. 参数优化: 使用 ISSA 优化 CNN 和 BIGRU 的超参数，提升模型性能。
4. 注意力机制: 应用 Attention 机制，结合上下文信息，最终生成时间序列的预测结果。

6.源码及其具体讲解视频（免费）

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