1.前言
时间序列预测在能源、气象等领域具有重要应用价值。传统方法如ARIMA、SVM等在处理非线性 、非平稳序列时存在局限性，而深度学习模型（如GRU）虽能捕捉时序特征，但对初始参数敏感，且复杂序列需预处理以提升预测精度 。变分模态分解（VMD）可将复杂时序分解为多个平稳模态分量，GRU可有效建模序列长期依赖关系，GWO优化则用于优化GRU的关键参数，形成 “分解-优化-预测” 的完整框架。该算法通过多技术协同，提升时序预测的准确性和鲁棒性。
2.算法运行效果图预览
(完整程序运行后无水印)
3.算法运行软件版本
Matlab2024b(推荐)或者matlab2022a
4.部分核心程序
（完整版代码包含中文注释和操作步骤视频）
layers = [ ...sequenceInputLayer(indim) gruLayer(Nlayer) reluLayer fullyConnectedLayer(outdim) regressionLayer];%参数设置options = trainingOptions('adam', ... % 优化算法Adam'MaxEpochs', 200, ... % 最大训练次数'GradientThreshold', 1, ... % 梯度阈值'InitialLearnRate', LR, ... % 初始学习率'LearnRateSchedule', 'piecewise', ... % 学习率调整'LearnRateDropPeriod', 60, ... 'LearnRateDropFactor',0.2, ... 'L2Regularization', 0.01, ... % 正则化参数'ExecutionEnvironment', 'cpu',... % 训练环境'Verbose', 0, ... % 关闭优化过程'Plots', 'training-progress'); % 画出曲线%训练[net,INFO] = trainNetwork(Pxtrain, Txtrain, layers, options);Rerr = INFO.TrainingRMSE;Rlos = INFO.TrainingLoss;%预测Tpre1 = predict(net, Pxtrain); Tpre2 = predict(net, Pxtest); %反归一化TNpre1 = mapminmax('reverse', Tpre1, Norm_O); TNpre2 = mapminmax('reverse', Tpre2, Norm_O); %数据格式转换228
5.算法仿真参数
Num = 10; %搜索数量 Iters = 5; %迭代次数 D = 2; %搜索空间维数%每个变量的取值范围 tmps(1,:) = [10,100]; % tmps(2,:) = [0.0001;0.05]; %
6.算法理论概述
门控循环单元解决传统RNN的梯度消失 / 爆炸问题，同时简化了长短期记忆网络（LSTM）的结构，在保持相似性能的前提下降低了计算复杂度。GRU的核心优势在于： 能有效捕捉序列数据中的长期依赖关系（如文本中的上下文关联、时间序列中的历史趋势）； 结构比LSTM更简洁（仅含2个门控机制），训练速度更快； 在自然语言处理（NLP）、语音识别、时间序列预测等领域表现优异。 GRU通过门控机制控制信息的流动与遗忘，避免了传统RNN在长序列中梯度衰减的问题。其核心思想是：对于输入的序列信息，动态决定哪些信息需要保留（记忆），哪些信息需要更新（替换）。