CNN-GRU-MATT加入貝葉斯超參數(shù)優(yōu)化，多輸入單輸出回歸模型

預(yù)測效果

基本介紹

1.Matlab實現(xiàn)貝葉斯優(yōu)化CNN-GRU融合多頭注意力機(jī)制多變量回歸預(yù)測，BO-CNN-GRU-Multihead-Attention；

MATLAB實現(xiàn)BO-CNN-GRU-Multihead-Attention貝葉斯優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-門控循環(huán)單元融合多頭注意力機(jī)制多變量回歸預(yù)測。多頭自注意力層 (Multihead-Self-Attention)：Multihead-Self-Attention多頭注意力機(jī)制是一種用于模型關(guān)注輸入序列中不同位置相關(guān)性的機(jī)制。它通過計算每個位置與其他位置之間的注意力權(quán)重，進(jìn)而對輸入序列進(jìn)行加權(quán)求和。注意力能夠幫助模型在處理序列數(shù)據(jù)時，對不同位置的信息進(jìn)行適當(dāng)?shù)募訖?quán)，從而更好地捕捉序列中的關(guān)鍵信息。在時序預(yù)測任務(wù)中，注意力機(jī)制可以用于對序列中不同時間步之間的相關(guān)性進(jìn)行建模。
2.data為數(shù)據(jù)集，格式為excel，7個輸入特征，1個輸出特征，多輸入單輸出回歸預(yù)測，main.m是主程序，其余為函數(shù)文件，無需運行；

3.貝葉斯優(yōu)化參數(shù)為：學(xué)習(xí)率，隱含層節(jié)點，正則化參數(shù)；

4.評價指標(biāo)包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等；

5.運行環(huán)境matlab2023b及以上。

多頭注意力機(jī)制（Multi-Head Attention）是一種用于處理序列數(shù)據(jù)的注意力機(jī)制的擴(kuò)展形式。它通過使用多個獨立的注意力頭來捕捉不同方面的關(guān)注點，從而更好地捕捉序列數(shù)據(jù)中的相關(guān)性和重要性。在多變量時間序列預(yù)測中，多頭注意力機(jī)制可以幫助模型對各個變量之間的關(guān)系進(jìn)行建模，并從中提取有用的特征。貝葉斯優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-長短期記憶網(wǎng)絡(luò)融合多頭注意力機(jī)制多變量時間序列預(yù)測模型可以更好地處理多變量時間序列數(shù)據(jù)的復(fù)雜性。它可以自動搜索最優(yōu)超參數(shù)配置，并通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取局部特征，利用LSTM網(wǎng)絡(luò)建模序列中的長期依賴關(guān)系，并借助多頭注意力機(jī)制捕捉變量之間的關(guān)聯(lián)性，從而提高時間序列預(yù)測的準(zhǔn)確性和性能。

參考模型結(jié)構(gòu)（LSTM改成GRU即可）

程序設(shè)計

• 完整代碼私信回復(fù)CNN-GRU-MATT加入貝葉斯超參數(shù)優(yōu)化，多輸入單輸出回歸模型

%%  清空環(huán)境變量
warning off             % 關(guān)閉報警信息
close all               % 關(guān)閉開啟的圖窗
clear                   % 清空變量
clc                     % 清空命令行%% 導(dǎo)入數(shù)據(jù)
res=xlsread('data.xlsx');%%  數(shù)據(jù)分析
num_size = 0.7;                              % 訓(xùn)練集占數(shù)據(jù)集比例
outdim = 1;                                  % 最后一列為輸出
num_samples = size(res, 1);                  % 樣本個數(shù)
res = res(randperm(num_samples), :);         % 打亂數(shù)據(jù)集（不希望打亂時，注釋該行）
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 訓(xùn)練集樣本個數(shù)
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 輸入特征維度%%  劃分訓(xùn)練集和測試集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
%%  劃分訓(xùn)練集和測試集
M = size(P_train, 2);
N = size(P_test, 2);%%  數(shù)據(jù)歸一化
[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);%%  優(yōu)化算法參數(shù)設(shè)置
%參數(shù)取值上界(學(xué)習(xí)率，隱藏層節(jié)點，正則化系數(shù))
fitness = @fical;%%  貝葉斯優(yōu)化參數(shù)范圍

參考資料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128267322?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128234920?spm=1001.2014.3001.5501