咸阳鑫承网站建设,软件开发公司网站模板,国内最厉害的公关团队,班级网站界面多维时序 | MATLAB实现KOA-CNN-BiGRU-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测 目录 多维时序 | MATLAB实现KOA-CNN-BiGRU-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 MATLAB实现KOA-CNN-B…多维时序 | MATLAB实现KOA-CNN-BiGRU-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测 目录 多维时序 | MATLAB实现KOA-CNN-BiGRU-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 MATLAB实现KOA-CNN-BiGRU-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测。基于开普勒优化算法KOA、卷积神经网络CNN和双向门控循环单元网络BiGRU融合注意力机制的多变量时间序列预测。 模型描述 KOA-CNN-BiGRU-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测用于处理时间序列数据适用平台Matlab 2023及以上 1.data为数据集格式为excel4个输入特征1个输出特征考虑历史特征的影响多变量时间序列预测 2.主程序文件运行即可 3.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MSE和MBE可在下载区获取数据和程序内容 注意程序和数据放在一个文件夹运行环境为Matlab2023b及以上。 开普勒优化算法Kepler optimization algorithmKOA由Mohamed Abdel-Basset等人于2023年提出的一种基于物理学的元启发式算法于2023年5月发表在SCI、中科院1区Top顶级期刊《Knowledge-Based Systems》上它受到开普勒行星运动定律的启发可以预测行星在任何给定时间的位置和速度。在KOA中每个行星及其位置都是一个候选解它在优化过程中随机更新相对于迄今为止最优解。 多头自注意力机制使得模型能够更灵活地对不同时间步的输入信息进行加权。这有助于模型更加集中地关注对预测目标有更大影响的时间点。自注意力机制还有助于处理时间序列中长期依赖关系提高了模型在预测时对输入序列的全局信息的感知。 程序设计
完整程序和数据获取方式1同等价值程序兑换完整程序和数据获取方式2私信博主回复MATLAB实现KOA-CNN-BiGRU-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测获取。 %---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%% 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);
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参考资料 [1] http://t.csdn.cn/pCWSp [2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm1001.2014.3001.5501 [3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm1001.2014.3001.5501
