کد متلب پیش‌بینی سری زمانی با CNN-GRU

این محصول، یک پیاده‌سازی قدرتمند و دقیق از مدل ترکیبی شبکه عصبی کانولوشنال (Convolutional Neural Network – CNN) و واحد بازگشتی گیت‌دار یا دروازه ای (Gated Recurrent Unit – GRU) همراه با مکانیسم توجه (Attention Mechanism) در محیط نرم‌افزار متلب (MATLAB) را ارائه می‌دهد. این معماری پیشرفته، با بهره‌گیری از قابلیت‌های استخراج ویژگی CNN از داده‌های ورودی و قدرت مدل‌سازی وابستگی‌های زمانی GRU به همراه تمرکز انتخابی مکانیسم توجه بر مهم‌ترین بخش‌های داده، امکان پیش‌بینی دقیق و کارآمد سری‌های زمانی را در کاربردهای متنوع فراهم می‌آورد.محصول در نرم افزار متلب نوشته شده و بصورت کامل توسط گروه پشتیبانی تست و اجرا شده است. برای دانلود محصول آن را خریداری کنید.

ویژگی‌های کلیدی کد:

• معماری ترکیبی CNN-GRU با مکانیسم توجه:
  • لایه CNN: برای استخراج خودکار ویژگی‌های فضایی و الگوهای محلی از داده‌های ورودی سری زمانی به کار می‌رود. استفاده از هسته‌های کانولوشنال یک‌بعدی ([۱, ۱]) امکان تحلیل ویژگی‌ها در طول زمان را فراهم می‌کند.
  • لایه GRU: به عنوان یک شبکه عصبی بازگشتی، قادر به یادگیری وابستگی‌های بلند-مدت در داده‌های دنباله‌ای است و اطلاعات مهم گذشته را برای پیش‌بینی‌های آتی حفظ می‌کند.
  • مکانیسم توجه (Attention Mechanism): با اعمال وزن‌های متفاوت به بخش‌های مختلف داده‌های ورودی، به مدل اجازه می‌دهد تا بر مهم‌ترین اطلاعات برای انجام پیش‌بینی تمرکز کند و از اطلاعات غیرضروری چشم‌پوشی نماید. این مکانیسم با استفاده از لایه‌های Fully Connected و تابع فعال‌سازی Sigmoid پیاده‌سازی شده است.
• پیش‌پردازش داده‌های کامل: شامل مراحل خواندن داده از فایل اکسل، نرمال‌سازی داده‌ها با روش mapminmax برای بهبود فرآیند آموزش، و تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و آزمایش به منظور ارزیابی عملکرد مدل.
• آماده‌سازی داده‌های ساختاریافته: تبدیل داده‌های نرمال‌شده به ساختار مناسب برای ورودی به شبکه CNN (تبدیل به آرایه ۴ بعدی) و سپس آماده‌سازی به صورت سلول‌های ماتریسی برای آموزش شبکه بازگشتی.
• تنظیمات آموزش انعطاف‌پذیر: امکان تنظیم پارامترهای کلیدی فرآیند آموزش شبکه عصبی از جمله الگوریتم بهینه‌ساز Adam، تعداد دوره‌های آموزش (Epochs)، نرخ یادگیری اولیه و زمان‌بندی کاهش نرخ یادگیری.
• ارزیابی جامع عملکرد مدل: محاسبه و نمایش شاخص‌های ارزیابی عملکرد مدل شامل:
  • جذر میانگین مربعات خطا (RMSE): سنجه‌ای از میزان پراکندگی خطاهای پیش‌بینی.
  • میانگین مربعات خطا (MSE): میانگین مربعات تفاوت بین مقادیر واقعی و پیش‌بینی‌شده.
  • ضریب تعیین (R2): نشان‌دهنده میزان واریانس داده که توسط مدل قابل توضیح است.
  • نسبت انحراف معیار به خطای پیش‌بینی (RPD): معیاری برای ارزیابی قابلیت پیش‌بینی مدل.
  • میانگین قدر مطلق خطا (MAE): میانگین قدر مطلق تفاوت بین مقادیر واقعی و پیش‌بینی‌شده.
  • میانگین قدر مطلق درصد خطا (MAPE): میانگین درصد خطای پیش‌بینی.
• تصاویر بصری گویا: ارائه نمودارهای رگرسیون، هیستوگرام خطا، مقایسه مقادیر واقعی و پیش‌بینی‌شده در مجموعه‌های آموزش و آزمایش، و نمودارهای برازش خطی برای ارزیابی کیفی عملکرد مدل.
• نمایش ساختار شبکه: امکان مشاهده ساختار دقیق شبکه عصبی طراحی‌شده (با استفاده از analyzeNetwork).
• خروجی سازمان‌یافته نتایج: نمایش تمامی شاخص‌های ارزیابی عملکرد مدل به صورت منظم در پنجره دستور متلب.

کاربردهای بالقوه:

این کد به دلیل دقت و کارایی بالا در تحلیل و پیش‌بینی سری‌های زمانی، در زمینه‌های متنوعی قابل استفاده است:

• پیش‌بینی بازارهای مالی: تحلیل روند قیمت سهام، ارزهای دیجیتال و سایر دارایی‌ها.
• پیش‌بینی تقاضا و فروش: تخمین میزان تقاضا برای محصولات و خدمات در صنایع مختلف.
• پیش‌بینی مصرف انرژی: مدل‌سازی و پیش‌بینی بار الکتریکی و سایر منابع انرژی.
• پیش‌بینی شرایط آب و هوایی: تحلیل داده‌های هواشناسی و پیش‌بینی تغییرات جوی.
• تشخیص ناهنجاری: شناسایی الگوهای غیرعادی در داده‌های سری زمانی صنعتی یا مالی.
• پیش‌بینی ترافیک: تخمین حجم ترافیک در شبکه‌های حمل و نقل.
• تحلیل سیگنال: پردازش و پیش‌بینی سیگنال‌های مختلف در مهندسی و علوم.

مخاطبان:

این کد برای محققان، مهندسان، تحلیلگران داده، دانشجویان و متخصصانی که در زمینه‌های یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و پیش‌بینی سری‌های زمانی فعالیت می‌کنند و به دنبال یک راهکار پیشرفته و قابل تنظیم در محیط متلب هستند، ایده‌آل است.

مزایای استفاده از این کد:

• پیاده‌سازی آماده و کارآمد: صرفه‌جویی در زمان و تلاش برای توسعه مدل پیشرفته از ابتدا.
• دقت پیش‌بینی بالا: بهره‌گیری از معماری CNN-GRU با مکانیسم توجه برای دستیابی به نتایج دقیق‌تر.
• انعطاف‌پذیری و قابلیت تنظیم: امکان سفارشی‌سازی ساختار شبکه و پارامترهای آموزش بر اساس نیازهای خاص.
• ارزیابی جامع عملکرد: ارائه شاخص‌های کمی و کیفی متعدد برای درک کامل عملکرد مدل.
• سازگاری کامل با متلب: استفاده آسان برای کاربران آشنا با محیط برنامه‌نویسی متلب.