如何做新网站,wordpress 作者墙,网站建设百度认证图片,建设局是个好单位吗回归预测 | Matlab实现PSO-BiLSTM-Attention粒子群算法优化双向长短期记忆神经网络融合注意力机制多变量回归预测 目录 回归预测 | Matlab实现PSO-BiLSTM-Attention粒子群算法优化双向长短期记忆神经网络融合注意力机制多变量回归预测预测效果基本描述程序设计参考资料 预测效果…回归预测 | Matlab实现PSO-BiLSTM-Attention粒子群算法优化双向长短期记忆神经网络融合注意力机制多变量回归预测 目录 回归预测 | Matlab实现PSO-BiLSTM-Attention粒子群算法优化双向长短期记忆神经网络融合注意力机制多变量回归预测预测效果基本描述程序设计参考资料 预测效果 基本描述 1.Matlab实现PSO-BiLSTM-Attention多变量回归预测粒子群算法优化双向长短期记忆神经网络融合注意力机制 粒子群算法优化BiLSTM的学习率隐藏层节点正则化系数 多头自注意力层 (Multihead-Self-Attention)Multihead-Self-Attention多头注意力机制是一种用于模型关注输入序列中不同位置相关性的机制。它通过计算每个位置与其他位置之间的注意力权重进而对输入序列进行加权求和。注意力能够帮助模型在处理序列数据时对不同位置的信息进行适当的加权从而更好地捕捉序列中的关键信息。在时序预测任务中注意力机制可以用于对序列中不同时间步之间的相关性进行建模。 2.运行环境为Matlab2023a及以上 3.输入多个特征输出单个变量多变量回归预测 4.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 5.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和MBE多指标评价 程序设计
完整程序和数据获取方式资源出下载Matlab实现PSO-BiLSTM-Attention粒子群算法优化双向长短期记忆神经网络融合注意力机制多变量回归预测。
%% 参数设置
%% 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
tic
% restoredefaultpath%% 导入数据
res xlsread(data.xlsx,sheet1,A2:H104);%% 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, ps_output] mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test mapminmax(apply, T_test, ps_output);%% 划分训练集和测试集
M size(P_train, 2);
N size(P_test, 2);
%% 数据平铺
% 将数据平铺成1维数据只是一种处理方式
% 也可以平铺成2维数据以及3维数据需要修改对应模型结构
% 但是应该始终和输入层数据结构保持一致
P_train double(reshape(P_train,f_, 1, 1, M));
P_test double(reshape(P_test ,f_, 1, 1, N));t_train t_train;
t_test t_test ;%% 数据格式转换
for i 1 : Mp_train{i, 1} P_train(:, :, 1, i);
endfor i 1 : Np_test{i, 1} P_test( :, :, 1, i);
end%% 优化函数
fobj (x)fical(x);
%% 优化算法参数设置
pop 5; % 数量
Max_iter 8; % 最大迭代次数
dim 3; % 优化参数个数
lb [1e-3, 32, 1e-3]; % 参数取值下界(学习率批大小正则化系数)参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm1001.2014.3001.5502 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229
