【LSTM回归预测】基于鲸鱼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WOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention附matlab代码_鲸鱼算法优化lstm

【LSTM回归预测】基于鲸鱼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WOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention附matlab代码

文章介绍

基于鲸鱼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是指通过将鲸鱼算法与多头注意力机制、卷积神经网络（CNN）和长短记忆神经网络（LSTM）相结合，来构建一个模型，该模型可以用于预测温度的变化。

具体而言，这个方法涉及以下几个关键概念和步骤：

1. 鲸鱼算法（Whale Optimization
   Algorithm）：鲸鱼算法是一种基于仿生学的优化算法，灵感来自鲸鱼群体的行为。它模拟了鲸鱼的迁徙、觅食和交配等行为，通过迭代搜索来优化模型的参数。
2. 多头注意力机制（Multi-Head
   Attention）：多头注意力机制是一种用于提取特征的机制，常用于自然语言处理和计算机视觉任务中。它可以学习到不同注意力权重的多个注意力头，从而获取多种不同的特征表示。
3. 卷积神经网络（CNN）：卷积神经网络是一种常用于图像处理和模式识别的神经网络结构。它通过卷积层、池化层和全连接层等组件，可以有效提取输入数据的空间特征。
4. 长短记忆神经网络（LSTM）：长短记忆神经网络是一种适用于序列数据建模的循环神经网络结构。它通过门控机制来记忆和遗忘输入序列中的信息，有助于捕捉序列数据中的长期依赖关系。

结合以上概念和步骤，基于鲸鱼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的温度预测模型可以按照以下流程实现：

1. 准备温度数据集，包括历史的温度观测值和对应的时间戳。
2. 构建一个模型，该模型由多头注意力机制、卷积神经网络和长短记忆神经网络组成。多头注意力机制可以用于提取输入特征，卷积神经网络可以学习空间特征，而长短记忆神经网络可以捕捉时间序列中的依赖关系。
3. 使用鲸鱼算法优化模型的参数，通过迭代搜索来找到最优的参数组合。
4. 将优化后的模型用于温度预测，输入历史温度数据，模型可以输出预测的未来温度值。

这种方法的目标是利用多头注意力机制、卷积神经网络和长短记忆神经网络的优势，通过鲸鱼算法优化模型参数，提高温度预测的准确性和效果。

基本步骤

以下是基于鲸鱼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基本步骤：

1. 数据准备：

   • 准备包含历史温度观测值和对应时间戳的温度数据集。
   • 将数据集划分为训练集和测试集。

2. 网络建模：

   • 导入MATLAB深度学习工具箱。
   • 构建一个模型，该模型由多头注意力机制、卷积神经网络和长短记忆神经网络组成。
   • 使用layerGraph创建模型的网络图。
   • 添加输入层、多头注意力层、卷积层、LSTM层和输出层到网络图中。

3. 鲸鱼算法优化：

   • 实现鲸鱼算法的优化过程，包括定义种群大小、迭代次数和优化目标函数。
   • 将模型的权重和偏置作为优化变量，在每次迭代中使用鲸鱼算法更新参数，以找到最优的参数组合。

4. 数据预处理：

   • 对温度数据进行预处理，如归一化或标准化，以提高模型训练的效果。

5. 模型训练：

   • 创建训练选项对象，指定优化器、损失函数和训练参数。
   • 使用训练集的温度数据作为输入，将真实的温度值作为目标输出。
   • 使用trainNetwork函数训练模型，传入训练数据和训练选项。

6. 模型评估：

   • 使用测试集的温度数据作为输入，使用训练好的模型进行预测。
   • 计算预测值与真实值之间的误差，评估模型的性能和准确性。

7. 温度预测：

   • 使用训练好的模型，输入当前的温度观测值，预测未来的温度值。

这些步骤提供了基于鲸鱼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基本框架。

部分代码

%  数据集分析
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例
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, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23

私信博主获取完整代码

运行结果

参考资料

1.https://blog.csdn.net/k8291121/article/details/135275345
2.https://blog.csdn.net/k8291121/article/details/135273699
3.https://blog.csdn.net/k8291121/article/details/135308029?spm=1001.2014.3001.5502
4.https://blog.csdn.net/k8291121/article/details/135307614?spm=1001.2014.3001.5502