广州17做网站,非洲外贸采购商,有了网站怎么做app,广州骏域网站建设专家SCI一区级 | Matlab实现NGO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention多变量时间序列预测 目录 SCI一区级 | Matlab实现NGO-CNN-LSTM-Mutilhead-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.Matlab实现NGO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention北方苍鹰算…SCI一区级 | Matlab实现NGO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention多变量时间序列预测 目录 SCI一区级 | Matlab实现NGO-CNN-LSTM-Mutilhead-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.Matlab实现NGO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention北方苍鹰算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测要求Matlab2023版以上
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, 卷积核个数。
程序设计
完整源码和数据获取方式私信博主回复Matlab实现NGO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention多变量时间序列预测。
layers0 [ ...% 输入特征sequenceInputLayer([numFeatures,1,1],name,input) %输入层设置sequenceFoldingLayer(name,fold) %使用序列折叠层对图像序列的时间步长进行独立的卷积运算。% CNN特征提取convolution2dLayer([3,1],16,Stride,[1,1],name,conv1) %添加卷积层641表示过滤器大小10过滤器个数Stride是垂直和水平过滤的步长batchNormalizationLayer(name,batchnorm1) % BN层用于加速训练过程防止梯度消失或梯度爆炸reluLayer(name,relu1) % ReLU激活层用于保持输出的非线性性及修正梯度的问题% 池化层maxPooling2dLayer([2,1],Stride,2,Padding,same,name,maxpool) % 第一层池化层包括3x3大小的池化窗口步长为1same填充方式% 展开层sequenceUnfoldingLayer(name,unfold) %独立的卷积运行结束后要将序列恢复%平滑层flattenLayer(name,flatten)lstmLayer(25,Outputmode,last,name,hidden1) selfAttentionLayer(2,2) %创建2个头2个键和查询通道的自注意力层 dropoutLayer(0.1,name,dropout_1) % Dropout层以概率为0.2丢弃输入fullyConnectedLayer(1,name,fullconnect) % 全连接层设置影响输出维度cell层出来的输出层 %regressionLayer(Name,output) ];lgraph0 layerGraph(layers0);
lgraph0 connectLayers(lgraph0,fold/miniBatchSize,unfold/miniBatchSize);
pNum round( pop * P_percent ); % The population size of the producers b1; % parameters in Eq. (2.5)l(a2-1)*rand1; % parameters in Eq. (2.5)p rand(); % p in Eq. (2.6)for j1:size(Positions,2)if p0.5 if abs(A)1rand_leader_index floor(pop*rand()1);X_rand Positions(rand_leader_index, :);D_X_randabs(C*X_rand(j)-Positions(i,j)); % Eq. (2.7)Positions(i,j)X_rand(j)-A*D_X_rand; % Eq. (2.8)elseif abs(A)1D_Leaderabs(C*Best_pos(j)-Positions(i,j)); % Eq. (2.1)Positions(i,j)Best_pos(j)-A*D_Leader; % Eq. (2.2)endelseif p0.5distance2Leaderabs(Best_pos(j)-Positions(i,j));% Eq. (2.5)Positions(i,j)distance2Leader*exp(b.*l).*cos(l.*2*pi)Best_pos(j);endendendtt1;curve(t)Best_Cost;[t Best_Cost]
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
