回归预测|基于HGS-CNN-LSTM-Attention的数据回归预测Matlab程序 多特征输入单输出 含基础模型

回归预测|基于HGS-CNN-LSTM-Attention的数据回归预测Matlab程序 多特征输入单输出 含基础模型

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前言

回归预测|基于HGS-CNN-LSTM-Attention的数据回归预测Matlab程序 多特征输入单输出 含基础模型

一、HGS-CNN-LSTM-Attention模型

HGS-CNN-LSTM-Attention模型结合了饥饿游戏搜索优化算法（HGS）、卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和注意力机制（Attention），用于处理复杂的序列数据和时间序列预测任务。以下是该模型的详细原理和流程：

1. 模型组件概述

1.1. 海鸥优化算法（HGS）

• HGS 是一种基于饥饿游戏搜索的群体智能优化算法。它来实现全局优化，适用于调整CNN、LSTM等深度学习模型的超参数。

1.2. 卷积神经网络（CNN）

• CNN 用于提取输入数据中的局部特征，特别适合处理图像或具有空间结构的数据。它通过卷积层和池化层对输入数据进行特征提取，能够有效捕捉关键特征。

1.3. 长短期记忆网络（LSTM）

• LSTM 是一种特殊的递归神经网络（RNN），用于处理序列数据。它通过引入门控机制解决了标准RNN在处理长序列时的梯度消失问题，能够学习时间序列中的长期依赖关系。

1.4. 注意力机制（Attention）

• Attention 机制允许模型在处理序列时动态关注输入序列的不同部分，从而提高对关键信息的关注度。它通过计算注意力权重，强调对输入序列中特定元素的影响。

2. 模型流程

2.1. 数据预处理

• 数据收集与清洗：首先收集原始数据，并进行必要的清洗和归一化处理。
• 划分数据集：将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以便进行后续训练和评估。

2.2. 特征提取 (CNN)

• 卷积层：应用多个卷积核对输入数据进行卷积操作，以提取局部特征。这些卷积操作可以帮助捕捉输入序列中的局部模式。
• 池化层：在卷积之后，使用池化层（如最大池化或平均池化）来降低特征图的维度，增强特征的抽象性和鲁棒性。

2.3. 时序建模 (LSTM)

• 输入序列：将CNN提取的特征作为LSTM的输入。
• LSTM层：通过一系列LSTM单元处理特征序列，捕捉时间序列中的长期依赖信息。LSTM的输出是对输入序列的隐状态表示。

2.4. 注意力机制

• 计算注意力权重：根据LSTM的输出，计算每个时间步的重要性权重。
• 加权求和：根据计算得到的注意力权重，对LSTM的输出进行加权求和，得到一个融合后的表示，这个表示突出了关键信息。

2.5. 输出层

• 全连接层：通过全连接层将加权后的表示映射到最终的输出空间。
• 预测输出：生成模型的预测结果，如分类标签或数值预测。

2.6. 模型优化 (HGS)

• 超参数优化：使用HGS优化算法自动调整CNN和LSTM的超参数，以达到最佳性能。
• 训练和验证：在训练集上训练模型，并在验证集上进行调参和验证，确保模型的效果。

2.7. 评估与测试

• 测试模型：在测试集上评估模型的性能，确保其对新数据的泛化能力。
• 性能指标：使用适当的评价指标（如准确率、均方误差等）来衡量模型的效果。

3. 优点与应用

• 优点：

  • HGS优化算法提升了超参数的选择效率。
  • CNN有效提取局部特征，提高了模型对复杂输入的处理能力。
  • LSTM处理长序列数据的能力使模型能够捕捉时间依赖关系。
  • Attention机制增强了模型对关键信息的关注能力，提升了整体性能。

• 应用：

  • 时间序列预测（如金融市场预测、气象数据分析等）。
  • 自然语言处理（如情感分析、文本分类等）。
  • 其他需要处理序列数据的领域，如视频分析、医疗诊断等。

总结

HGS-CNN-LSTM-Attention模型通过结合多种先进技术，能够有效处理复杂序列数据，适用于多种实际应用场景。其各组成部分在特征提取、时序建模和信息聚焦方面的协同作用，使得模型在性能上具有显著优势。

二、实验结果

HGS-CNN-LSTM-Attention回归预测结果

CNN-LSTM-Attention回归预测结果

CNN-LSTM回归预测结果

LSTM回归预测结果

三、核心代码

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');

%%  数据分析
num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_samples = size(res, 1);                  % 样本个数
res = res(randperm(num_samples), :);         % 打乱数据集（不希望打乱时，注释该行）
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度

%%  划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
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 = T_train;
t_test  = T_test;

%%  转置以适应模型
p_train = p_train'; p_test = p_test';
t_train = t_train'; t_test = t_test';



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四、代码获取

私信即可 69

五、总结

包括但不限于
优化BP神经网络，深度神经网络DNN，极限学习机ELM，鲁棒极限学习机RELM，核极限学习机KELM，混合核极限学习机HKELM，支持向量机SVR，相关向量机RVM，最小二乘回归PLS，最小二乘支持向量机LSSVM，LightGBM，Xgboost，RBF径向基神经网络，概率神经网络PNN，GRNN，Elman，随机森林RF，卷积神经网络CNN，长短期记忆网络LSTM，BiLSTM，GRU，BiGRU，TCN，BiTCN，CNN-LSTM，TCN-LSTM，BiTCN-BiGRU，LSTM–Attention，VMD–LSTM，PCA–BP等等

用于数据的分类，时序，回归预测。
多特征输入，单输出，多输出