【SCI一区级】灰狼算法结合卷积神经网络优化双向短时间记忆神经网络注意力机制多变量多步时间序列预测GWO-CNN-BiLSTM-selfAttention【含Matlab源码 M期】

💥💥💥💥💥💥💞💞💞💞💞💞💞💞欢迎来到海神之光博客之家💞💞💞💞💞💞💞💞💥💥💥💥💥💥
在这里插入图片描述
✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进；
🍎个人主页：海神之光
🏆代码获取方式：
海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。
更多Matlab智能算法神经网络预测与分类仿真内容点击👇
①Matlab神经网络预测与分类（进阶版）
②付费专栏Matlab智能算法神经网络预测与分类（中级版）
③付费专栏Matlab智能算法神经网络预测与分类（初级版）

⛳️关注优快云海神之光，更多资源等你来！！

⛄一、灰狼算法结合卷积神经网络优化双向短时间记忆神经网络注意力机制多变量多步时间序列预测GWO-CNN-BiLSTM-selfAttention

1 Matlab实现GWO-CNN-GRU-selfAttention灰狼算法优化卷积神经网络融合自注意力机制多变量多步时间序列预测，灰狼算法优化学习率，卷积核大小，神经元个数，以最小MAPE为目标函数；

CNN卷积核大小：卷积核大小决定了CNN网络的感受野，即每个卷积层可以捕获的特征的空间范围。选择不同大小的卷积核可以影响模型的特征提取能力。较小的卷积核可以捕获更细粒度的特征，而较大的卷积核可以捕获更宏观的特征。

BiLSTM神经元个数：BiL STM是一种适用于序列数据的循环神经网络，其神经元个数决定了模型的复杂性和记忆能力。较多的BiL STM神经元可以提高模型的学习能力，但可能导致过拟合。

学习率：学习率是训练深度学习模型时的一个关键超参数，它控制每次参数更新的步长。学习率过大可能导致模型不稳定和发散，学习率过小可能导致训练过慢或陷入局部最小值。

自注意力层(Self-Attention) ：Self-Attention自注意力机制是一种用于模型关注输入序列中不同位置相关性的机制。它通过计算每个位置与其他位置之间的注意力权重，进而对输入序列进行加权求和。自注意力能够帮助模型在处理序列数据时，对不同位置的信息进行适当的加权，从而更好地捕捉序列中的关键信息。在时序预测任务中，自注意力机制可以用于对序列中不同时间步之间的相关性进行建模。

2 运行环境为Matlab 2023a及以上，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)；

3 excel数据集(负荷数据集) ，输入多个特征，输出单个变量，考虑历史特征的影响，多变量多步时间序列预测(多步预测即预测下一天96个时间点) ， main.m为主程序，运行即可，所有文件放在一个文件夹；

4 命令窗口输出SSE、RMSE、MSE、MAE、MAP E、R2、r多指标评价，适用领域：负荷预测、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。
程序乱码是由于Matlab版本不一致造成的，处理方式如下：先重新下载程序，如XXX.m程序出现乱码，则在文件夹中找到XXX.m，右击选择打开方式为记事本文本文档(txt) ，查看文档是否乱码，通常不乱码，则删除Matlab中的XXX.m的全部代码，将文本文档中不乱码的代码复制到Matlab中的XXX.m中。

⛄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
2014a

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

🍅 仿真咨询
1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

3 图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

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