多特征变量序列预测(九)基于麻雀优化算法的CEEMDAN-SSA-BiGRU-Attention预测模型

模型整体结构：数据集一共有天气、温度、湿度、气压、风速等九个变量，使用CEEMDAN算法对风速序列进行分解，然后合并所有的分量和原始数据集变量，形成一个 加强的特征输入 ，通过滑动窗口制作数据集，利用多变量来预测风速。通过麻雀优化算法对SSA-BiGRU-Attention模型进行优化，提取加强后的特征，然后再送入全连接层，实现高精度的预测模型。

数据集.png

1 多特征变量数据集制作与预处理

1.1 导入数据

数据可视化.png

1.2 CEEMDAN分解

分解.png

1.3 数据集制作与预处理

先合并原始数据变量和分解的分量，按照9：1划分训练集和测试集

滑动窗口.png

数据集制作2.png

制作数据集

数据集制作.png

3 麻雀优化算法

3.1 麻雀优化算法介绍

麻雀优化算法（Sparrow Optimization Algorithm，简称SOA）是一种基于自然界麻雀行为特点的优化算法，它模拟了麻雀在觅食、迁徙和社交等行为中的优化策略。该算法在解决多种优化问题方面展现出了良好的性能。

麻雀优化算法的基本思想是通过模拟麻雀的觅食行为，不断优化搜索空间中的解。算法的过程可以分为觅食行为、迁徙行为和社交行为三个阶段。

1. 觅食行为（Foraging Behavior）：麻雀在觅食时会选择距离较近且具有较高适应度的食物源。在算法中，解空间中的每个个体被看作是一个食物源，具有适应度评价值。麻雀通过选择适应度较高的个体来寻找更优的解。

2. 迁徙行为（Migration Behavior）：当麻雀在一个食物源周围搜索一段时间后，如果没有找到更优的解，它们会选择离开当前食物源，前往其他食物源继续寻找。在算法中，个体之间的位置信息会发生变化，以模拟麻雀的迁徙行为。

3. 社交行为（Social Behavior）：麻雀在觅食时会通过与其他麻雀的交流来获取更多的信息，从而提高自己的觅食效率。在算法中，个体之间通过交换信息来改善自身的解，并且更新解空间中的最优解。

3.2 基于Python的麻雀优化算法实现

麻雀优化算法.png

3.3 麻雀优化算法-超参数寻优过程

麻雀优化算法具有简单易实现、全局寻优能力和自适应性等特点，适用于解决组合优化问题。我们通过麻雀优化算法来进行SSA-BiGRU-Attention模型的超参数寻优。

参数寻优.png

通过设置合适的种群规模和优化迭代次数，我们在给定的超参数范围内，搜索出最优的参数。

3 基于Pytorch的CEEMDAN + SSA-BiGRU-Attention 预测模型

3.1 定义CEEMDAN + SSA-BiGRU-Attention预测模型

模型定义.png

注意：输入风速数据形状为 [64, 7, 23]， batch_size=64，7代表序列长度（滑动窗口取值）, 维度23维代表挑选的8个变量和15个分量的维度。

3.2 设置参数，训练模型

模型训练.png

50个epoch，MSE 为0.003032，多变量特征CEEMDAN + SSA-BiGRU-Attention预测效果良好，加入CEEMDAN分解后，多变量预测效果提升明显，性能优越，适当调整模型参数，还可以进一步提高模型预测表现。

注意调整参数：

可以修改麻雀优化算法的种群规模和优化迭代次数；
调整BiGRU层数、每层维度数和注意力维度数的参数搜索范围，增加更多的 epoch （注意防止过拟合）
可以改变滑动窗口长度（设置合适的窗口长度）

4 模型评估与可视化

4.1 结果可视化

预测可视化.png

4.2 模型评估

模型评估.png

面包多.png

创作时间：

此代码已经继续加入 麻雀优化算法预测模型全家桶：https://mbd.pub/o/bread/ZZuWlZxr

环境：python 3.9 Pytorch 1.8 以上

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