KOA-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention | Matlab实现开普勒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多步时间序列预测

原创已于 2024-12-23 22:12:38 修改 · 920 阅读

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#神经网络 #cnn #lstm

于 2024-01-10 17:06:08 首次发布

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摘要

本文提出了一种基于开普勒算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络（KOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention）的温度预测模型。该模型将开普勒算法与多头注意力机制相结合，提高了模型对温度数据的特征提取能力。同时，将卷积神经网络与长短记忆神经网络相结合，增强了模型对时间序列数据的建模能力。实验结果表明，该模型在温度预测任务上取得了较好的性能，优于其他常用的温度预测模型。

1. 引言

温度预测是气象学和气候学中的一个重要研究领域。准确的温度预测对于农业、交通、能源等多个行业具有重要的意义。近年来，随着机器学习和深度学习技术的快速发展，基于机器学习和深度学习的温度预测模型得到了广泛的研究。

2. 相关工作

目前，基于机器学习和深度学习的温度预测模型主要包括以下几类：

基于统计模型的温度预测模型：这类模型利用统计学方法对温度数据进行建模，然后利用模型对未来温度进行预测。常用的统计模型包括线性回归模型、时间序列模型和自回归模型等。
基于人工神经网络的温度预测模型：这类模型利用人工神经网络对温度数据进行建模，然后利用模型对未来温度进行预测。常用的人工神经网络模型包括前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等。
基于集成学习的温度预测模型：这类模型将多种不同的温度预测模型集成在一起，然后利用集成模型对未来温度进行预测。常用的集成学习方法包括随机森林、梯度提升决策树和AdaBoost等。

3. 模型结构

本文提出的KOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention模型的结构如下图所示：

[图片]

该模型主要由以下几个部分组成：

开普勒算法优化多头注意力机制：该机制将开普勒算法与多头注意力机制相结合，提高了模型对温度数据的特征提取能力。
卷积神经网络：该网络利用卷积操作对温度数据进行特征提取，增强了模型对空间相关性的建模能力。
长短记忆神经网络：该网络利用循环操作对温度数据进行建模，增强了模型对时间相关性的建模能力。
全连接层：该层将卷积神经网络和长短记忆神经网络的输出连接起来，并对输出结果进行分类或回归。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );