BO-CNN-BiGRU贝叶斯优化卷积双向门控循环单元多输入多输出预测，MATLAB代码-平芜编程栈

一、研究背景

该代码研究的是多输出回归预测问题，采用贝叶斯优化（BO）结合CNN-BiGRU混合神经网络进行建模。适用于高维特征数据，如电力负荷预测、金融时间序列预测等场景。通过贝叶斯优化自动调参，提升模型预测精度与泛化能力。

二、主要功能

数据预处理：归一化、训练/测试集划分、数据格式转换
贝叶斯优化调参：自动优化BiGRU单元数、初始学习率、L2正则化系数
CNN-BiGRU建模：结合CNN提取局部特征，BiGRU捕捉双向时序依赖
多输出预测：支持3个输出变量的同时预测
可视化分析：预测对比图、误差分布、参数迭代过程、模型结构图
性能评估：计算RMSE、MAE、R²、MAPE等指标

三、算法步骤

数据导入与随机打乱
划分训练集（70%）与测试集（30%）
数据归一化（mapminmax）
贝叶斯优化搜索最优超参数
构建CNN-BiGRU网络结构
训练网络并预测
反归一化与误差计算
多维度可视化与指标输出

四、技术路线

数据预处理 → 贝叶斯优化超参数 → CNN-BiGRU网络构建 → 训练与预测 → 可视化与评估

CNN部分：2层卷积（16→32个滤波器） + ReLU激活
BiGRU部分：正向GRU + 反向GRU（通过FlipLayer实现）
全连接层：输出维度为3（多输出回归）
损失函数：回归损失（MSE）
优化器：Adam + 学习率衰减

五、公式原理（关键模型）

1.贝叶斯优化

x ∗ = arg ⁡ min ⁡ x ∈ X f ( x ) x^* = \arg\min_{x \in \mathcal{X}} f(x)x∗=argx∈Xminf(x)
使用高斯过程建模目标函数，通过采集函数（如EI）选择下一个评估点。

2.CNN卷积操作

y i , j = ∑ m ∑ n w m , n ⋅ x i + m , j + n + b y_{i,j} = \sum_{m} \sum_{n} w_{m,n} \cdot x_{i+m, j+n} + byi,j=m∑n∑wm,n⋅xi+m,j+n+b

3.门控机制

z t = σ ( W z ⋅ [ h t − 1 , x t ] ) z_t = \sigma(W_z \cdot [h_{t-1}, x_t])zt=σ(Wz⋅[ht−1,xt])
r t = σ ( W r ⋅ [ h t − 1 , x t ] ) r_t = \sigma(W_r \cdot [h_{t-1}, x_t])rt=σ(Wr⋅[ht−1,xt])
h ~ t = tanh ⁡ ( W ⋅ [ r t ⊙ h t − 1 , x t ] ) \tilde{h}_t = \tanh(W \cdot [r_t \odot h_{t-1}, x_t])h~t=tanh(W⋅[rt⊙ht−1,xt])
h t = ( 1 − z t ) ⊙ h t − 1 + z t ⊙ h ~ t h_t = (1 - z_t) \odot h_{t-1} + z_t \odot \tilde{h}_tht=(1−zt)⊙ht−1+zt⊙h~t

六、参数设定

参数	范围/值	说明
训练集比例	70%	num_size=0.7
输出维度	3	outdim=3
BiGRU单元数	[10,50]	整数
初始学习率	[1e-3,1]	对数尺度
L2正则化系数	[1e-10,1e-2]	对数尺度
最大迭代次数	30	贝叶斯优化评估次数
训练轮数	100	MaxEpochs
批处理大小	64	MiniBatchSize