英文网站建设600,小程序如何推广引流,种子搜索引擎,北京网站建设亿玛酷专注4一区鱼鹰优化算法深度学习注意力机制#xff01;OOA-TCN-LSTM-Attention多变量时间序列预测 目录 一区鱼鹰优化算法深度学习注意力机制#xff01;OOA-TCN-LSTM-Attention多变量时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍
1.基于OOA-TCN-LSTM-Attenti…一区鱼鹰优化算法深度学习注意力机制OOA-TCN-LSTM-Attention多变量时间序列预测 目录 一区鱼鹰优化算法深度学习注意力机制OOA-TCN-LSTM-Attention多变量时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍
1.基于OOA-TCN-LSTM-Attention的鱼鹰算法优化时间卷积长短期记忆神经网络融合注意力机制多变量时间序列预测要求Matlab2023版以上自注意力机制一键单头注意力机制替换成多头注意力机制 2.输入多个特征输出单个变量考虑历史特征的影响多变量时间序列预测 3.data为数据集main.m为主程序运行即可所有文件放在一个文件夹 4.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和RMSE多指标评价 5.优化学习率神经元个数注意力机制的键值正则化参数。
程序设计
完整源码和数据获取方式私信博主回复Matlab实现一区鱼鹰优化算法深度学习注意力机制OOA-TCN-LSTM-Attention多变量时间序列预测。
clc;
clear
close allX xlsread(data.xlsx);
num_samples length(X); % 样本个数
kim 6; % 延时步长kim个历史数据作为自变量
zim 1; % 跨zim个时间点进行预测
or_dim size(X,2);% 重构数据集
for i 1: num_samples - kim - zim 1res(i, :) [reshape(X(i: i kim - 1,:), 1, kim*or_dim), X(i kim zim - 1,:)];
end% 训练集和测试集划分
outdim 1; % 最后一列为输出
num_size 0.9; % 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);% 格式转换
for i 1 : M vp_train{i, 1} p_train(:, i);vt_train{i, 1} t_train(:, i);
endfor i 1 : N vp_test{i, 1} p_test(:, i);vt_test{i, 1} t_test(:, i);
end%% 优化算法优化前构建优化前的TCN_BiGRU_Attention模型outputSize 1; %数据输出y的维度
numFilters 64;
filterSize 5;
dropoutFactor 0.1;
numBlocks 2;layer sequenceInputLayer(f_,Normalizationrescale-symmetric,Nameinput);
lgraph layerGraph(layer); convolution1dLayer(filterSize,numFilters,DilationFactordilationFactor,Paddingcausal)layerNormalizationLayerreluLayerdropoutLayer(dropoutFactor) additionLayer(2,Nameadd_i)];% Add and connect layers.lgraph addLayers(lgraph,layers);lgraph connectLayers(lgraph,outputName,conv1_i);% Skip connection.if i 1% Include convolution in first skip connection.layer convolution1dLayer(1,numFilters,NameconvSkip);lgraph addLayers(lgraph,layer);lgraph connectLayers(lgraph,outputName,convSkip);lgraph connectLayers(lgraph,convSkip,add_ i /in2);elselgraph connectLayers(lgraph,outputName,add_ i /in2);end% Update layer output name.outputName add_ i;
endtempLayers gruLayer(NumNeurons,Name,gru1);
lgraph addLayers(lgraph,tempLayers);tempLayers [FlipLayer(flip3)gruLayer(NumNeurons,Name,gru2)];
lgraph addLayers(lgraph,tempLayers);tempLayers [concatenationLayer(1,2,Name,concat)
参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm1001.2014.3001.5501 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm1001.2014.3001.5501
