GQPSO-GRU-Attention基于高斯量子改进粒子群算法优化门控循环单元结合注意力机制的数据回归预测 Matlab语言

程序已调试好，无需更改代码直接替换Excel运行你先用，你就是创新

多变量单输出回归，回归预测也可以加好友换成分类或时间序列单列预测（售前选一种），GRU也替换为LSTM、BiGRU、BiLSTM等预测模型（售前选一种），回归效果如图1所示，网络结构如图2所示～

利用GQPSO进行自动化参数寻优，优化的参数为：学习率、隐藏层节点数、正则化系数

GQPSO改进点为：在QPSO中应用高斯变异算子代替随机序列是一种强大的策略，可以提高QPSO的性能，防止过早收敛到局部最优。

可售前加好友更换各类优化算法（如蜣螂DBO、班翠鸟PKO等等），也可改进任意算法

注：

1.附赠测试数据，数据格式如图3所示～

2.注释清晰，适合新手小白运行main文件一键出图～

3.商品仅包含Matlab代码，后可保证原始程序运行

4.模型只是提供一个衡量数据集精度的方法，因此无法保证替换数据就一定得到您满意的结果～

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