本文介绍了如何使用麻雀算法优化卷积神经网络与长短记忆网络（LSTM）结合注意力机制进行时间序列预测，详细解释了算法原理、步骤，并提供了Matlab实现示例。
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⛄一、麻雀算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络简介
1 标准麻雀算法
算法运算过程由探索者、追随者与预警者3部分构成，其中探索者与追随者的总数量与比例不变，根据适应度数值的改变，两者可以相互转化。通过觅食和反捕食行为来不断更新种群成员最优位置。
设种群数量为n,在第K次迭代中，探索者的位置更新方式如下：
追随者的位置更新方式如下：
预警者在种群中的比例在10%～20%,位置更新方式如下：
2 长短记忆网络原理
长短时记忆网络（LSTM）是一种循环神经网络（RNN）的改进模型，它可以在处理长序列数据时有效地避免梯度消失或梯度爆炸的问题。LSTM通过引入三个门控制器（输入门、遗忘门和输出门）来控制信息的流动，从而实现对长期依赖关系的建模。其中，输入门控制新信息的输入，遗忘门控制旧信息的遗忘，输出门控制输出的信息。LSTM在语音识别、自然语言处理、图像描述等领域中都有广泛的应用。虽然LSTM已经成为当前最流行的RNN模型之一，但在处理更为复杂的问题时，仍然存在一定的不足。因此，研究人员也在不断地提出新的循环神经网络模型来解决不同的问题。
3 长短记忆网络步骤
长短时记忆网络（LSTM）是一种特殊的循环神经网络，能够捕捉长时依赖。下面是LSTM的步骤：
1、预处理输入数据，包括数据归一化和特征提取等。
2、构建LSTM网络，包括输入层、输出层和若干个LSTM层。
3、训练模型，使用训练数据对LSTM网络进行训练，调整网络参数，使得模型能够更好地拟合数据。
4、寻找超参数，包括学习率、迭代次数等，以优化模型的性能。 总之，LSTM网络的步骤包括预处理输入数据、构建网络、训练模型和寻找超参数。
4 麻雀算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络
麻雀算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络是一种用于时间序列预测的模型。该模型结合了卷积神经网络、双向长短期记忆网络和注意力机制，以提高预测性能。同时，该模型使用麻雀算法对模型的参数进行优化，以获得更好的预测结果。麻雀算法是一种基于鸟群行为的优化算法，通过模拟麻雀群体的行为，算法可以搜索全局最优解，并提高模型的性能。该模型的具体实现可以参考引用中提供的Matlab完整程序和数据。
⛄二、部分源代码
%% 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（时间序列的单列数据）
result = xlsread(‘data.xlsx’);
%% 数据分析
num_samples = length(result); % 样本个数
kim = 15; % 延时步长（kim个历史数据作为自变量）
zim = 1; % 跨zim个时间点进行预测
%% 划分数据集
for i = 1: num_samples - kim - zim + 1
res(i, 😃 = [reshape(result(i: i + kim - 1), 1, kim), result(i + kim + zim - 1)];
end
%% 数据集分析
outdim = 1; % 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);
%% 数据归一化
[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);
%% 数据平铺
% 将数据平铺成1维数据只是一种处理方式
% 也可以平铺成2维数据，以及3维数据，需要修改对应模型结构
% 但是应该始终和输入层数据结构保持一致
p_train = double(reshape(p_train, f_, 1, 1, M));
p_test = double(reshape(p_test , f_, 1, 1, N));
t_train = double(t_train)‘;
t_test = double(t_test )’;
%% 数据格式转换
for i = 1 : M
Lp_train{i, 1} = p_train(:, :, 1, i);
end
for i = 1 : N
Lp_test{i, 1} = p_test( :, :, 1, i);
end
SearchAgents_no=20;
Max_iteration=30;
numsum=2;
dim=numsum;
ub=[200 0.15];%上限
lb=[10 0.01]; %下限
fboj=@(x)fun(x,f_,Lp_train, t_train,Lp_test,ps_output,M,N ,T_train, T_test);
[Alpha_score,Alpha_pos,Convergence_curve]=SSA(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fboj);
figure
plot(Convergence_curve);
xlabel(‘迭代次数’);
ylabel(‘RMSE’)
[result_SSA,T_sim1_SSA,T_sim2_SSA] = fun(Alpha_pos,f_,Lp_train, t_train,Lp_test,ps_output,M,N ,T_train, T_test);
[result,T_sim1,T_sim2] = fun(lb,f_,Lp_train, t_train,Lp_test,ps_output,M,N ,T_train, T_test);
[mae,mse,rmse,mape,error,errorPercent,R]=calc_error(T_test,T_sim2);
[mae_SSA,mse_SSA,rmse_SSA,mape_SSA,error_SSA,errorPercent_SSA,R_SSA]=calc_error(T_test,T_sim2_SSA);
%% 绘图
figure
plot(1: M, T_train, ‘r-*’, 1: M, T_sim1, ‘b-o’, 1: M, T_sim1_SSA, ‘g-p’, ‘LineWidth’, 1)
legend(‘真实值’, ‘CNN-LSTM-Attention预测值’,‘SSA-CNN-LSTM-Attention预测值’)
xlabel(‘预测样本’)
ylabel(‘预测结果’)
xlim([1, M])
grid
figure
plot(1: N, T_test, ‘r-*’, 1: N, T_sim2, ‘b-o’, 1: N, T_sim2_SSA, ‘g-p’, ‘LineWidth’, 1)
legend(‘真实值’, ‘CNN-LSTM-Attention预测值’,‘SSA-CNN-LSTM-Attention预测值’)
xlabel(‘预测样本’)
ylabel(‘预测结果’)
xlim([1, N])
grid
⛄三、运行结果
⛄四、matlab版本及参考文献
1 matlab版本
2014a
2 参考文献
[1]仝卫国,郭超宇,赵如意.基于改进麻雀算法优化LSSVM的再循环箱浆液密度预测模型[J].电子测量技术. 2022,45(01)
3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除
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5 无人机应用方面
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10 雷达方面
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