基于BKA-BiLSTM-Multihead-Attention多输出回归Matlab(多输入多输出)【24年新算法】

目录

1、代码简介

2、代码运行结果展示

3、代码获取

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1、代码简介

基于黑翅鸢算法优化双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BKA-BiLSTM-Multihead-Attention)的数据多输出回归预测 Matlab (多输入多输出)【24年新算法】

每个输出都有以下线性拟合图等四张图！！！

程序已经调试好，替换数据集根据输出个数修改outdim值即可运行！！！数据格式为excel！(如下)

需要其他算法的都可以定制！

你先用你就是创新！！！

BKA优化的超参数为：隐藏层节点数、正则化系数、初始化学习率

1.黑翅鸢优化算法 Black-winged Kite Algorithm，BKA。该算法是一种受黑翅鸢迁徙和捕食行为启发的元启发式优化算法。该成果于2024年3月发表在SCI权威1区top期刊Artifcial Intelligence Review。目前没人用，需要论文的抓紧了！这就是机会！

2.多头自注意力层(Multihead-Self-Attention):Multihead-Self-Attention多头注意力机制是一种用于模型关注输入席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。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，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。

注：

1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上【如果没有我赠送】

2️⃣、评价指标包括:R2、MAE、MBE、MAPE、RMSE等，图很多，符合您的需要

3️⃣、代码中文注释清晰，质量极高

4️⃣、赠送测试数据集，可以直接运行源程序。替换你的数据即可用 适合新手小白

2、代码运行结果展示

3、代码获取

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