【LSTM回归预测】基于混沌博弈算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合双向长短记忆神经网络实现温度预测CGO-CNN-biLSTM-Multihead-Attention附matlab代码

最新推荐文章于 2025-07-04 09:22:55 发布

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分类专栏：神经网络预测文章标签：算法神经网络 lstm

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文章介绍了使用混沌博弈算法优化的多头注意力机制结合卷积神经网络和双向长短记忆神经网络的模型，用于改善温度预测。该模型在非线性时间序列数据处理上表现出色，实验结果证明其在多个数据集上的预测性能优于传统模型，适用于气象、农业和能源管理等领域。

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🔥 内容介绍

温度预测在气象学、农业和能源管理等领域具有重要意义。近年来，深度学习技术在时间序列预测任务中取得了显著的成功。本文提出了一种基于混沌博弈算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合双向长短记忆神经网络（CGO-CNN-biLSTM-Multihead-Attention）的温度预测模型。该模型充分利用了卷积神经网络的局部特征提取能力、双向长短记忆神经网络的时序建模能力和多头注意力机制的特征加权能力，并通过混沌博弈算法优化了模型参数。实验结果表明，所提出的模型在多个温度数据集上取得了优异的预测性能，优于现有的几种先进模型。

引言

温度预测是气象学、农业和能源管理等领域的一项重要任务。传统的时间序列预测方法，如自回归模型和滑动平均模型，在处理非线性时间序列数据时往往表现不佳。近年来，深度学习技术在时间序列预测任务中取得了显著的成功，其中卷积神经网络（CNN）和双向长短记忆神经网络（biLSTM）得到了广泛的应用。

CNN具有强大的局部特征提取能力，可以从时间序列数据中提取重要的时空特征。biLSTM是一种循环神经网络，可以同时处理过去和未来的信息，从而更好地建模时间序列数据的时序依赖性。然而，传统的CNN和biLSTM模型在处理长序列数据时可能会遇到梯度消失或爆炸的问题，并且难以捕捉时间序列数据中不同特征之间的关系。

方法

为了解决上述问题，本文提出了一种基于混沌博弈算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合双向长短记忆神经网络（CGO-CNN-biLSTM-Multihead-Attention）的温度预测模型。该模型的结构如图1所示。

卷积神经网络层

卷积神经网络层负责提取时间序列数据中的局部特征。该层由多个卷积核组成，每个卷积核在时间序列数据上滑动，提取特定的特征。卷积核的权重通过反向传播算法进行训练，以最小化预测误差。

双向长短记忆神经网络层

双向长短记忆神经网络层负责建模时间序列数据的时序依赖性。该层由多个LSTM单元组成，每个LSTM单元可以同时处理过去和未来的信息。LSTM单元的权重也通过反向传播算法进行训练。

多头注意力机制

多头注意力机制是一种注意力机制，可以对时间序列数据中的不同特征进行加权。该机制由多个注意力头组成，每个注意力头计算一个加权和，其中每个特征的权重由一个查询向量和一个键向量之间的点积决定。多头注意力机制可以帮助模型专注于时间序列数据中最重要的特征。

混沌博弈算法

混沌博弈算法是一种元启发式算法，可以优化模型的参数。该算法通过模拟混沌博弈的过程来搜索最优解。混沌博弈算法可以有效地避免局部最优解，并找到全局最优解。

结论

本文提出了一种基于混沌博弈算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合双向长短记忆神经网络的温度预测模型。该模型充分利用了卷积神经网络、双向长短记忆神经网络和多头注意力机制的优势，并通过混沌博弈算法优化了模型参数。实验结果表明，所提出的模型在多个温度数据集上取得了优异的预测性能，优于现有的几种先进模型。该模型可以为温度预测提供一种准确可靠的方法，在气象学、农业和能源管理等领域具有广泛的应用前景。

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%%  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);