【SCI顶级优化】Matlab实现凌日优化算法TSOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention温度预测附matlab代码

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🔥 内容介绍

在机器学习和气象预报领域，准确预测未来天气变化一直是科学家们追求的目标。近日，一种基于凌日优化算法（Transit Search Optimization Algorithm，简称TSOA）的新型模型引起了广泛关注。该模型结合了卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及多头注意力机制（Multihead-Attention），在温度预测上取得了令人瞩目的成果。

导语：

随着深度学习技术的不断发展，其在气象预报领域的应用也日益广泛。然而，面对复杂的气象数据，传统模型往往力不从心。本文将详细介绍如何通过Matlab实现最新的SCI顶级优化算法TSOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention，以提高温度预测的精确度和可靠性。

正文：

1. TSOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention模型简介

凌日优化算法是一种受到天文学中凌日现象启发的元启发式算法。该算法模拟行星经过恒星前方时引起的亮度变化，通过检测光量的变化来寻找最优解。我们将这一算法应用于CNN和LSTM的组合模型中，并加入了多头注意力机制，以期捕捉更全面的数据特征和序列依赖关系。

2. Matlab实现过程

在Matlab环境下，我们首先定义了模型的基本结构，包括CNN层的设置、LSTM单元的参数以及多头注意力机制的具体实现。接着，利用TSOA进行超参数优化，如学习率、卷积核大小和隐藏层单元数等，以达到最佳的预测性能。

3. 实验结果与分析

我们在多个气象数据集上进行了测试。结果显示，TSOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention模型在温度预测任务上显著优于传统的CNN和LSTM模型。具体表现在预测精度的提高和对复杂气象模式的更好泛化能力。

4. 未来展望

尽管当前模型已经展现出强大的预测能力，但气象预测的不确定性仍然存在。未来的研究可以探索更多类型的气象数据，以及更深层次的网络结构和优化算法，进一步提升预测的准确性和效率。

结语：

TSOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention模型的出现，为温度预测提供了一种新的解决方案。通过Matlab的实现，我们不仅验证了模型的有效性，也为气象预报的研究和应用开辟了新的道路。

⛳️ 运行结果

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2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

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