【LSTM回归预测】贝叶斯优化多头注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆网络BO-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention数据回归预测【含Matlab源码 3734期_注意力机制回归预测

⛄一、贝叶斯优化多头注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆网络BO-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention数据回归预测

在当今信息爆炸的时代，数据回归预测成为了许多领域的重要课题。为了提高预测的准确性和效率，研究人员不断探索各种新的方法和技术。本文将介绍一种结合了贝叶斯优化、多头注意力机制、卷积神经网络（CNN）和长短记忆网络（LSTM）的方法，用于实现数据回归预测。

首先，让我们来了解一下贝叶斯优化。贝叶斯优化是一种用于优化目标函数的方法，它通过不断地探索和利用目标函数的信息来寻找最优解。在数据回归预测中，我们常常需要优化模型的参数以使得预测结果更加准确。贝叶斯优化的引入可以帮助我们更快地找到最优的模型参数。

接下来，我们将讨论多头注意力机制。多头注意力机制是一种用于捕捉序列数据中重要信息的技术。在数据回归预测中，我们常常需要考虑多个输入特征之间的关联性，多头注意力机制可以帮助我们有效地捕捉这些关联性，从而提高预测的准确性。

然后，我们将介绍卷积神经网络和长短记忆网络。卷积神经网络是一种用于处理图像数据的深度学习模型，它可以有效地捕捉图像中的特征信息。长短记忆网络是一种用于处理序列数据的深度学习模型，它可以有效地捕捉序列数据中的长期依赖关系。将这两种模型结合起来，可以更好地处理各种类型的数据，并提高预测的准确性。

最后，我们将介绍如何将这些技术结合起来，实现数据回归预测。我们将使用贝叶斯优化来优化模型的参数，利用多头注意力机制来捕捉输入特征之间的关联性，同时结合卷积神经网络和长短记忆网络来处理不同类型的数据。通过这种结合，我们可以实现更加准确和高效的数据回归预测。

总之，贝叶斯优化多头注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆网络是一种非常有效的方法，可以帮助我们更好地实现数据回归预测。随着深度学习和人工智能技术的不断发展，我们相信这种方法将会在未来得到更广泛的应用。

⛄二、部分源代码

%% BO-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention多变量回归预测
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行
% restoredefaultpath
tic
%% 加载数据与数据集划分

%% 导入数据
P_train = xlsread(‘data’,‘training set’,‘B2：G191’)‘;
T_train= xlsread(‘data’,‘training set’,‘H2：H191’)’;
% 测试集——44个样本
P_test=xlsread(‘data’,‘test set’,‘B2:G45’)‘;
T_test=xlsread(‘data’,‘test set’,‘H2:H45’)’;

f_ = size(P_train, 1); % 输入特征维度
%% 划分训练集和测试集
M = size(P_train, 2);
N = size(P_test, 2);

%% 数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax(‘apply’, P_test, ps_input);

[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax(‘apply’, T_test, ps_output);
%% 创建元胞或向量，长度为训练集大小；
XrTrain = cell(size(p_train,2),1);
YrTrain = zeros(size(t_train,2),1);
for i=1:size(p_train,2)
XrTrain{i,1} = p_train(:,i);
YrTrain(i,1) = t_train(:,i);
end
% 创建元胞或向量，长度为测试集大小；
XrTest = cell(size(p_test,2),1);
YrTest = zeros(size(t_test ,2),1);
for i=1:size(p_test,2)
XrTest{i,1} = p_test(:,i);
YrTest(i,1) = t_test (:,i);
end
%% 优化算法参数设置
%参数取值上界(学习率，隐藏层节点，正则化系数)
fitness = @fical;

%% 贝叶斯优化参数范围
optimVars = [
optimizableVariable(‘NumOfUnits’, [10, 50], ‘Type’, ‘integer’)
optimizableVariable(‘InitialLearnRate’, [1e-3, 1], ‘Transform’, ‘log’)
optimizableVariable(‘L2Regularization’, [1e-10, 1e-2], ‘Transform’, ‘log’)];

%% 贝叶斯优化网络参数
BayesObject = bayesopt(fitness, optimVars, … % 优化函数，和参数范围
‘MaxTime’, Inf, … % 优化时间（不限制）
‘IsObjectiveDeterministic’, false, …
‘MaxObjectiveEvaluations’, 10, … % 最大迭代次数
‘Verbose’, 1, … % 显示优化过程
‘UseParallel’, false);

%% 得到最优参数
NumOfUnits = BayesObject.XAtMinEstimatedObjective.NumOfUnits; % 最佳隐藏层节点数
InitialLearnRate = BayesObject.XAtMinEstimatedObjective.InitialLearnRate; % 最佳初始学习率
L2Regularization = BayesObject.XAtMinEstimatedObjective.L2Regularization; % 最佳L2正则化系数
%% 创建混合BO-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention网络架构
% 输入特征维度
numFeatures = f_;
% 输出特征维度
numResponses = 1;
FiltZise = 10;
% 创建"BO-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention"模型
layers = […
% 输入特征
sequenceInputLayer([numFeatures 1 1],‘Name’,‘input’)
sequenceFoldingLayer(‘Name’,‘fold’)
% CNN特征提取
convolution2dLayer([FiltZise 1],32,‘Padding’,‘same’,‘WeightsInitializer’,‘he’,‘Name’,‘conv’,‘DilationFactor’,1);
batchNormalizationLayer(‘Name’,‘bn’)
eluLayer(‘Name’,‘elu’)
averagePooling2dLayer(1,‘Stride’,FiltZise,‘Name’,‘pool1’)
% 展开层
sequenceUnfoldingLayer(‘Name’,‘unfold’)
% 平滑层
flattenLayer(‘Name’,‘flatten’)
% LSTM特征学习
bilstmLayer(50,‘Name’,‘lstm1’,‘RecurrentWeightsInitializer’,‘He’,‘InputWeightsInitializer’,‘He’)
% LSTM输出

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]赵侃,师芸,牛敏杰,王虎勤.基于改进麻雀搜索算法优化BP神经网络的PM2.5浓度预测[J].测绘通报. 2022(10)

3 备注
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