【23年新算法】基于鱼鹰算法OOA-Transformer-BiLSTM多特征分类预测附Matlab代码（多输入单输出）附Matlab代码

原创于 2025-12-18 21:25:58 发布 · 451 阅读

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#算法 #transformer #分类

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🔥 内容介绍

在时序数据预测与多特征分类领域，Transformer 凭借自注意力机制的全局特征捕获能力、BiLSTM 的时序依赖建模优势，成为主流技术组合。但二者的超参数耦合（如 Transformer 的注意力头数、BiLSTM 的隐藏层维度）与特征权重分配难题，导致传统网格搜索优化效率低下（参数维度＞10 时复杂度呈指数增长）。2023 年提出的鱼鹰算法（Osprey Optimization Algorithm, OOA），模拟鱼鹰 “盘旋侦察 - 俯冲捕猎 - 协作优化” 的生态行为，具备全局寻优能力强、收敛速度快的特性，为解决上述瓶颈提供了创新路径。本文系统构建 OOA-Transformer-BiLSTM 混合模型，针对多输入单输出场景（如负荷预测、设备故障分类）实现端到端优化，并提供完整 Matlab 实现方案。

一、核心技术架构与数学模型

（一）三层融合架构设计

OOA-Transformer-BiLSTM 模型采用 “特征预处理 - 参数优化 - 分类预测” 三层架构，核心是通过 OOA 动态优化 Transformer 与 BiLSTM 的关键参数及特征权重，实现多源输入信息的深度融合。

输入层：接收 N 个样本、D 维特征的多源数据（如气象、负荷、设备状态等），经 Z-score 标准化消除量纲差异。

优化层：OOA 优化 Transformer 的注意力头数（h）、隐藏层维度（d_model）、BiLSTM 的隐藏单元数（n_hidden）及特征权重矩阵（W∈R^(D×1)）。

特征融合层：Transformer 输出全局特征矩阵（F_g∈R^(N×d_model)），BiLSTM 输出时序特征矩阵（F_t∈R^(N×n_hidden)），通过注意力机制动态分配融合权重。

输出层：全连接层 + Softmax 激活函数，输出单维度分类结果（如故障类型、负荷等级）。

二、鱼鹰算法（OOA）优化流程

2023 年提出的 OOA 算法模拟鱼鹰的群体协作优化行为，相比传统 PSO、GA 算法，收敛速度提升 40% 以上，尤其适用于高维参数空间寻优。其优化流程分为三个阶段：

三、结论与扩展方向

基于 2023 年新提出的鱼鹰算法（OOA），本文构建的 OOA-Transformer-BiLSTM 模型通过参数寻优与特征加权双重优化，有效解决了多输入单输出场景下的特征融合与超参数耦合问题，在 Matlab 环境中实现了端到端的分类预测。实验证明，该模型在准确率、收敛速度与泛化能力上均优于传统方法，可广泛应用于负荷预测、设备故障诊断、环境监测等领域。

扩展方向