【中科院1区】雪消融算法优化卷积神经网络融合注意力机制SAO-CNN-BiGRU-Attention预测【含Matlab源码期】】-优快云博客

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⛄一、雪消融算法优化卷积神经网络融合注意力机制SAO-CNN-BiGRU-Attention预测

雪消融优化算法（Snow Ablation Optimizer，SAO），于2023年6月发表在SCI、中科院1区顶级期刊《Expert Systems With Applications》上。该算法刚刚提出，目前还没有套用这个算法的文献，先到先得，抓住该创新点哦！

我们利用SAO对我们的CNN-BiGRU-SelfAttention时序和空间特征结合-融合多头自注意力机制的回归预测程序代码中的超参数进行优化。

1 雪消融算法
SAO算法的创新点主要体现在以下几个方面：
双重种群机制：SAO算法引入双重种群机制，将种群分为两个子群，分别负责探索和利用，以实现在解决方案空间中的平衡。
布朗运动探索策略：在探索阶段，算法采用布朗运动模拟蒸汽的不规则运动，使搜索代理具有高度分散的特征，从而探索潜在区域。
度日法利用策略：在利用阶段， SAO采用度日法模拟雪融过程，鼓励搜索代理在当前最佳解决方案附近寻找高质量解。
整体位置更新方程：SAO算法采用一种整体位置更新方程，结合探索和利用策略，以及种群动态变化，优化每个个体的位置。

总结：SAO算法相较于其他优化算法的优势在于其独特的双重种群机制、高效的探索与利用策略以及灵活的位置更新方程。这些特点使其在处理复杂优化问题时表现出更好的平衡能力、搜索效率和适应性，特别是在多峰值和高维问题上。此外， SAO算法的物理背景和数学原理为解决实际问题提
供了新的视角。

2 CNN-BiGRU-SelfAttention模型
①结合卷积神经网络 (CNN) 和双向门控循环单元 (BiGRU):CNN 用于处理多变量时间序列的多通道输入，能够有效地捕捉输入特征之间的空间关系。BiGRU 是一种能够捕捉序列中长距离依赖关系的递归神经网络。通过双向性，BiGRU 可以同时考虑过去和未来的信息，提高了模型对时间序列动态变化的感知能力。

②引入多头自注意力机制 (Multihead Self-Attention): 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。

优化套用：基于雪消融优化算法（SAO）、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超前24步多变量时间序列回归预测算法。

功能：

多变量特征输入，单序列变量输出，输入前一天的特征，实现后一天的预测，超前24步预测。
通过SAO优化算法优化学习率、卷积核大小、神经元个数，这3个关键参数，以最小MAPE为目标函数。
提供损失、RMSE迭代变化极坐标图；网络的特征可视化图；测试对比图；适应度曲线（若首轮精度最高，则适应度曲线为水平直线）。
提供MAPE、RMSE、MAE等计算结果展示。

**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。

数据集格式：

前一天18个气象特征，采样时间为24小时，输出为第二天的24小时的功率出力，也就是18×24输入，1×24输出，一共有75个这样的样本。

⛄二、部分源代码

%% 清除内存、清除屏幕
clc
clear
%% 导入数据
data = xlsread(‘负荷数据.xlsx’);
rng(0)
%% 数据分析
daynum=30; %% 数据量较大，选取daynum天的数据
step=96; %% 多步预测
data =data(end-step*daynum+1:end,:);
Features = data(:😅‘; %% 特征输入：输入影响因素特征和历史负荷数据
fnum=size(Features,1); %% 变量维度
W_data = data(:,end)’; %% 实际值输出：每天24小时，每小时4个采样点
%% 数据归一化
[features, ~] = mapminmax(Features, 0, 1);
[w_data, ps_output] = mapminmax(W_data, 0, 1);
%% 数据平铺为4-D
LP_Features = double(reshape(features,fnum,step,1,daynum)); %% 特征数据格式
LP_WindData = double(reshape(w_data,step,1,1,daynum)); %% 实际数据格式

%% 格式转换为cell
NumDays = daynum; %% 数据总天数为daynum天
for i=1:NumDays
FeaturesData{1,i} = LP_Features(:,:,1,i);
end

for i=1:NumDays
RealData{1,i} = LP_WindData(:,:,1,i);
end

⛄三、运行结果

在这里插入图片描述

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2023

2 参考文献
[1]赵侃,师芸,牛敏杰,王虎勤.基于改进麻雀搜索算法优化BP神经网络的PM2.5浓度预测[J].测绘通报. 2022(10)

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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3 图像处理方面
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4 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

5 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

6 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

7 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9 元胞自动机方面
交通流人群疏散病毒扩散晶体生长

10 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合