深圳市城乡住房和建设局网站,网站招牌模板,企业网站的一般要素,大连中山区网站建设多维时序 | MATLAB实现BWO-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BWO-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BWO-CNN-B…多维时序 | MATLAB实现BWO-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BWO-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BWO-CNN-BiGRU-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测。 模型描述 MATLAB实现BWO-CNN-BiGRU-Multihead-Attention白鲸算法优化结合卷积神经网络 (CNN) 和双向门控循环单元 (BiGRU融合多头自注意力机制的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。 适用领域风速预测、光伏功率预测、发电功率预测、碳价预测等多种应用。 BWO 白鲸优化算法于2022年发表在SCI、中科院1区期刊《Knowledge-Based Systems》上。 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。CNN可以用于提取时间序列数据中的局部特征。通过使用卷积层和池化层CNN可以捕捉到时间序列中的空间和时间依赖关系。卷积层可以识别不同频率的模式而池化层可以减少特征维度并保留最重要的信息。 接下来使用双向门控循环单元BiGRU来学习时间序列数据中的长期依赖性。BiGRU结构可以同时考虑过去和未来的信息从而更好地捕捉时间序列中的动态模式。通过双向结构模型可以利用过去和未来的上下文信息来进行更准确的预测。 最后引入多头自注意力机制可以进一步提高模型的性能。自注意力机制允许模型自动学习时间序列数据中不同位置的重要性权重从而更好地关注关键的时间步。多头自注意力机制可以并行地学习多个不同的注意力权重以捕捉不同的关注点。 通过将CNN、BiGRU和多头自注意力机制结合起来可以构建一个强大的模型用于雪消融的多变量时间序列预测。模型可以同时考虑局部特征、长期依赖性和重要性权重从而提高预测的准确性。 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BWO-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
