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实现温度预测KOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention附matlab实现

最新推荐文章于 2025-12-01 23:06:04 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-01 23:06:04 发布 · 903 阅读

23 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#神经网络 #算法 #cnn

神经网络预测专栏收录该内容

704 篇文章

订阅专栏

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，

代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统

信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机

🔥 内容介绍

LSTM时序预测是一种在时间序列数据中进行预测的方法，它可以用于各种领域，如气象学、金融和医学。在本文中，我们将介绍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实现温度预测KOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention。

首先，让我们来了解一下长短记忆神经网络（LSTM）。LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），它在处理时间序列数据时具有很好的性能。与传统的RNN相比，LSTM能够更好地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，这使得它在时序预测任务中表现出色。

另外，我们还将使用卷积神经网络（CNN）来处理输入数据。CNN在图像处理领域有着广泛的应用，但它也可以用于处理时间序列数据。通过在时间序列数据上应用卷积操作，CNN可以提取出数据中的局部特征，这有助于提高预测的准确性。

除了LSTM和CNN，我们还将引入多头注意力机制来提升模型的性能。多头注意力机制可以让模型同时关注数据中的多个重要部分，从而更好地捕捉数据之间的关联性。通过优化多头注意力机制的开普勒算法，我们可以进一步提高模型的性能。

综合以上的内容，我们将建立一个名为KOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention的模型来进行温度预测。这个模型将结合卷积神经网络、长短记忆神经网络和多头注意力机制，从而能够更准确地预测未来的温度变化。

在实验中，我们将使用真实的温度数据来验证KOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention模型的性能。通过与传统的时序预测方法进行对比，我们将展示我们的模型在温度预测任务中的优越表现。

总之，本文介绍了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实现温度预测的方法。通过结合多种先进的神经网络技术，我们可以建立一个强大的模型来处理时序预测任务，这对于各种实际应用具有重要意义。希望本文能够对相关领域的研究者和工程师有所启发，推动时序预测技术的进步和应用。

📣 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 );