[2023新算法]KOA-CNN-BiGRU-Attention超前24步多变量回归预测算法

[2023新算法]KOA-CNN-BiGRU-Attention超前24步多变量回归预测算法

程序平台：适用于MATLAB?2023版及以上版本。

代码说明：基于开普勒优化算法（KOA）、卷积神经网络（CNN）和双向门控循环单元网络（BiGRU）融合注意力机制的超前24步多变量时间序列回归预测算法。

开普勒优化算法（Kepler?optimization?algorithm，KOA）由Mohamed?Abdel-Basset等人于2023年提出的一种基于物理学的元启发式算法，它受到开普勒行星运动定律的启发，可以预测行星在任何给定时间的位置和速度。在KOA中，每个行星及其位置都是一个候选解，它在优化过程中随机更新，相对于迄今为止最优解。

功能：

1、多变量特征输入，单序列变量输出，输入前一天的特征，实现后一天的预测，超前24步预测。

2、通过灰狼优化算法优化学习率、卷积核大小、神经元个数3个关键参数，以最小MAPE为目标函数。

3、提供损失、RMSE迭代变化极坐标图；网络的特征可视化图；测试对比图；适应度曲线。

4、提供MAPE、RMSE、MAE等计算结果展示。

适用领域：

风速预测、光伏功率预测、发电功率预测、碳价预测等多种应用。

使用便捷：

直接使用EXCEL表格导入数据，无需大幅修改程序。内部有详细注释，易于理解。

仅出售程序，确保本程序可以运行，不负责讲解