【温度预测】开普勒算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络温度预测KOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention【含Matlab源码 3739期】_cnn lstm进行温度预测

⛄一、开普勒算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络温度预测KOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention简介

开普勒算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络实现温度预测的方法如下：
（1）首先，我们使用卷积神经网络（CNN）来提取时间序列数据的特征。CNN可以有效地捕捉数据中的局部模式和空间关系。

（2）接下来，我们使用长短记忆神经网络（LSTM）来处理时间序列数据。LSTM可以记住长期的依赖关系，并且能够处理不同时间步之间的时间差异。

（3）在LSTM的基础上，我们引入多头注意力机制（Multihead Attention）来进一步提高模型的性能。多头注意力机制可以同时关注不同的时间步和特征，从而更好地捕捉时间序列数据中的相关信息。

（4）最后，我们使用开普勒算法对模型进行优化。开普勒算法是一种优化算法，可以帮助我们找到模型的最优参数，从而提高模型的预测准确性。

综合以上的内容，我们建立了一个名为KOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention的模型来进行温度预测。这个模型结合了卷积神经网络、长短记忆神经网络和多头注意力机制，能够更准确地预测未来的温度变化。

⛄二、部分源代码

%% 清除内存、清除屏幕
clc
clear

%% 导入特征数据、当天的风速数据
data = xlsread(‘特征序列及实际值.xlsx’);
Features = data(1:18,:); %% 特征输入 ：75天，每天24小时，每小时一个采样点，共计7524=1800小时，18个特征数据
Wind_data = data(19,:); %% 实际值输出：75天，每天24小时，每小时一个采样点，共计7524=1800小时的风速数据

%% 数据平铺为4-D
LP_Features = double(reshape(Features,18,24,1,75)); %% 特征数据格式为1824175，分别对应18特征24小时，75天
LP_WindData = double(reshape(Wind_data,24,1,1,75)); %% 实际数据格式为241175 ，分别对应24小时，75天

%% 格式转换为cell
NumDays = 75; %% 数据总天数为 75天
for i=1:NumDays
FeaturesData{1,i} = LP_Features(:,:,1,i);
end

for i=1:NumDays
RealData{1,i} = LP_WindData(:,:,1,i);
end

%% 划分数据
XTrain = FeaturesData(:,1:73); %% 训练集输入为 1-73 天的特征
YTrain = RealData(:,2:74); %% 训练集输出为 2-74天 的实际值

XTest = cell2mat(FeaturesData(: , 74)); %% 测试集输入第 74 天的特征
Ytest = cell2mat(RealData(: , 75)); %% 测试集输出为第 75天 的实际值
SearchAgents_no=20;%种群数量
Max_iter=30;%迭代次数
lb=0.001;%学习率下限
ub=0.5;%学习率上限
dim=1;
fobj=@(x)fun(x,XTrain,YTrain,XTest,Ytest);
[Leader_score,Leader_pos,Convergence_curve,predict_value]=KOA(SearchAgents_no,Max_iter,lb,ub,dim,fobj);
[RMSE1,YPredicted]=fun(0.1,XTrain,YTrain,XTest,Ytest);
% load(‘data.mat’)
[RMSE1_KOA,YPredicted_KOA]=fun(Leader_pos,XTrain,YTrain,XTest,Ytest);
[mae,mse,rmse,mape,error,errorPercent]=calc_error(Ytest,YPredicted);
figure
plot(Convergence_curve,‘r-’)
xlabel(‘迭代次数’)
ylabel(‘RMSE’)
%% 绘图
figure
plot(Ytest,‘m-*’,‘LineWidth’,2);
hold on
plot(YPredicted,‘g-s’,‘LineWidth’,2);
plot(YPredicted_KOA,‘c-o’,‘LineWidth’,2);
legend(‘真实值’,‘CNN-LSTM-Attention预测值’,‘KOA-CNN-LSTM-Attention预测值’);
xlabel(‘预测样本’);
ylabel(‘预测结果’);
title(‘测试集预测结果对比’)
grid

⛄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]于淑香,温一军.基于GWO-BP算法的软件缺陷预测模型[J].安徽电子信息职业技术学院学报. 2018,17(06)

3 备注
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