基于Matlab的IDBO-BiTCN-BiGRU多变量时序预测与改进蜣螂算法优化

内容概要：本文介绍了一种基于Matlab的多变量时序预测方案——IDBO-BiTCN-BiGRU。该方案结合了改进的蜣螂算法（IDBO）、双向时间卷积神经网络（BiTCN）和双向门控循环单元（BiGRU），旨在提高时序预测的准确性。改进的蜣螂算法通过Chebyshev映射初始化种群、黄金正弦策略更新位置以及引入权重系数优化位置更新，增强了算法的全局搜索能力和局部逃逸能力。BiTCN和BiGRU分别擅长捕捉局部特征和长期依赖关系，二者的结合使得模型能够全面处理复杂的时序数据。此外，文中还详细介绍了模型的运行环境、评价指标、代码特点和数据格式等方面的内容。 适合人群：对多变量时序预测感兴趣的初学者和有一定编程基础的数据科学家。 使用场景及目标：适用于需要进行复杂时序数据分析和预测的场景，如风电功率预测、工业用电量预测等。目标是帮助用户快速掌握这一先进的时序预测方法，并应用于实际项目中。 其他说明：文中提供了详细的代码示例和注释，便于理解和实践。同时，还给出了多种扩展应用的可能性，如将BiTCN层换成CNN处理图像数据或将BiGRU层换成Attention机制等。