基于黏菌算法优化注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元SMA-Attention-CNN-GRU实现数据多维输入单输出预测附matlab实现

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本文介绍了一种新型预测模型，将黏菌算法应用于注意力机制卷积神经网络和门控循环单元，以提高模型预测精度。实验结果显示，SMA-Attention-CNN-GRU在多个数据集上表现优于传统方法。

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摘要

本文提出了一种基于黏菌算法优化注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元（SMA-Attention-CNN-GRU）的数据多维输入单输出预测模型。该模型将黏菌算法应用于注意力机制卷积神经网络和门控循环单元的优化，以提高模型的预测精度。实验结果表明，该模型在多个数据集上取得了良好的预测性能，优于其他现有方法。

1. 引言

数据预测是机器学习领域的一个重要研究方向，其目的是根据历史数据对未来数据进行预测。数据预测在许多领域都有着广泛的应用，例如金融、经济、医疗、气象等。

目前，数据预测的方法有很多，其中深度学习方法是近年来备受关注的一种方法。深度学习方法能够从数据中自动学习特征，并建立预测模型。深度学习方法在数据预测领域取得了很好的成绩，但其也存在一些问题，例如模型复杂度高、训练时间长、容易过拟合等。

为了解决深度学习方法存在的问题，本文提出了一种基于黏菌算法优化注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元（SMA-Attention-CNN-GRU）的数据多维输入单输出预测模型。该模型将黏菌算法应用于注意力机制卷积神经网络和门控循环单元的优化，以提高模型的预测精度。

2. 黏菌算法

黏菌算法是一种受黏菌觅食行为启发的优化算法。黏菌算法具有很强的全局搜索能力和局部搜索能力，能够快速找到最优解。

黏菌算法的基本原理如下：

初始化黏菌种群。
计算每个黏菌的适应度。
根据适应度值选择黏菌进行繁殖。
根据黏菌的移动规则更新黏菌的位置。
重复步骤2-4，直到达到终止条件。

3. 注意力机制卷积神经网络

注意力机制卷积神经网络是一种结合了注意力机制和卷积神经网络的深度学习模型。注意力机制卷积神经网络能够对输入数据进行加权，从而突出重要信息，抑制不重要信息。

注意力机制卷积神经网络的基本结构如下：

输入层：输入层接收输入数据。
卷积层：卷积层对输入数据进行卷积操作，提取特征。
池化层：池化层对卷积层提取的特征进行池化操作，降低特征维度。
注意力层：注意力层对池化层提取的特征进行加权，突出重要信息，抑制不重要信息。
全连接层：全连接层对注意力层提取的特征进行全连接操作，得到预测结果。

4. 门控循环单元

门控循环单元是一种循环神经网络，具有很强的时序建模能力。门控循环单元能够学习长时依赖关系，并对输入数据进行记忆。

门控循环单元的基本结构如下：

输入层：输入层接收输入数据。
遗忘门：遗忘门控制着上一个时刻的记忆信息是否被遗忘。
输入门：输入门控制着当前时刻的输入数据是否被保存到记忆单元中。
输出门：输出门控制着记忆单元中的信息是否被输出。
记忆单元：记忆单元存储着历史信息。

5. SMA-Attention-CNN-GRU模型

SMA-Attention-CNN-GRU模型是一种基于黏菌算法优化注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元的数据多维输入单输出预测模型。SMA-Attention-CNN-GRU模型的基本结构如下：

输入层：输入层接收输入数据。
卷积层：卷积层对输入数据进行卷积操作，提取特征。
池化层：池化层对卷积层提取的特征进行池化操作，降低特征维度。
注意力层：注意力层对池化层提取的特征进行加权，突出重要信息，抑制不重要信息。
门控循环单元：门控循环单元对注意力层提取的特征进行时序建模，学习长时依赖关系。
全连接层：全连接层对门控循环单元提取的特征进行全连接操作，得到预测结果。

📣 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 );