SCI一区级 | Matlab实现SAO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention雪消融算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测

SCI一区级 | Matlab实现SAO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention雪消融算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测

目录

• SCI一区级 | Matlab实现SAO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention雪消融算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测

• 预测效果
• 基本介绍
• 模型描述
• 程序设计
• 参考资料

预测效果

基本介绍

1.Matlab实现SAO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention雪消融算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测，要求Matlab2023版以上；
2.输入多个特征，输出单个变量，考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测；
3.data为数据集，main.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹；
4.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和RMSE多指标评价；
5.算法优化学习率，神经元个数，注意力机制的键值, 卷积核个数。

模型描述

SAO-CNN-LSTM-Multihead-Attention雪消融算法是一种优化卷积长短期记忆神经网络（CNN-LSTM）融合多头注意力机制的方法，用于多变量时间序列预测。

卷积神经网络（CNN）：CNN是一种深度学习模型，主要用于图像处理任务。在时间序列预测中，CNN可以用于提取输入数据中的空间特征。通过使用卷积层和池化层，CNN可以自动学习输入数据中的相关特征。

长短期记忆神经网络（LSTM）：LSTM是一种递归神经网络，被广泛应用于序列数据建模。LSTM具有记忆单元，可以有效地处理时间序列中的长期依赖关系。它能够捕捉到序列数据中的时间依赖性，并在预测任务中提供准确的结果。

多头注意力机制（Multihead Attention）：多头注意力机制是一种用于提取序列数据中重要信息的机制。它通过计算多个注意力权重来融合不同的注意力表示。每个注意力头都可以关注序列中的不同部分，从而提高模型对序列中不同特征的建模能力。

雪消融算法（Snowmelt Algorithm）：雪消融算法是一种用于优化神经网络的训练过程的算法。SAO-CNN-LSTM-Multihead-Attention雪消融算法的整体思路是将CNN和LSTM结合起来，利用CNN提取输入数据的空间特征，然后将提取的特征输入到LSTM中进行时间序列建模。同时，引入多头注意力机制来捕捉输入序列中的关键信息。最后，通过雪消融算法优化网络的训练过程，以提高预测的准确性和稳定性。

程序设计

• 完整源码和数据获取方式私信博主回复SAO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention雪消融算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测。

layers0 = [ ...
    % 输入特征
    sequenceInputLayer([numFeatures,1,1],'name','input')   %输入层设置
    sequenceFoldingLayer('name','fold')         %使用序列折叠层对图像序列的时间步长进行独立的卷积运算。
    % CNN特征提取
    convolution2dLayer([3,1],16,'Stride',[1,1],'name','conv1')  %添加卷积层，64，1表示过滤器大小，10过滤器个数，Stride是垂直和水平过滤的步长
    batchNormalizationLayer('name','batchnorm1')  % BN层，用于加速训练过程，防止梯度消失或梯度爆炸
    reluLayer('name','relu1')       % ReLU激活层，用于保持输出的非线性性及修正梯度的问题
      % 池化层
    maxPooling2dLayer([2,1],'Stride',2,'Padding','same','name','maxpool')   % 第一层池化层，包括3x3大小的池化窗口，步长为1，same填充方式
    % 展开层
    sequenceUnfoldingLayer('name','unfold')       %独立的卷积运行结束后，要将序列恢复
    %平滑层
    flattenLayer('name','flatten')
    
    lstmLayer(25,'Outputmode','last','name','hidden1') 
    selfAttentionLayer(2,2)          %创建2个头，2个键和查询通道的自注意力层  
    dropoutLayer(0.1,'name','dropout_1')        % Dropout层，以概率为0.2丢弃输入

    fullyConnectedLayer(1,'name','fullconnect')   % 全连接层设置（影响输出维度）（cell层出来的输出层） %
    regressionLayer('Name','output')    ];
    
lgraph0 = layerGraph(layers0);
lgraph0 = connectLayers(lgraph0,'fold/miniBatchSize','unfold/miniBatchSize');
pNum = round( pop *  P_percent );    % The population size of the producers   


Best_pos=zeros(1,dim);
Best_score=inf;
Objective_values = zeros(1,size(X,1));

Convergence_curve=[];
N1=floor(N*0.5);
Elite_pool=[];

% Calculate the fitness of the first set and find the best one
for i=1:size(X,1)
    Objective_values(1,i)=fobj(X(i,:));
    if i==1
        Best_pos=X(i,:);
        Best_score=Objective_values(1,i);
    elseif Objective_values(1,i)<Best_score
        Best_pos=X(i,:);
        Best_score=Objective_values(1,i);
    end

    All_objective_values(1,i)=Objective_values(1,i);
end

[~,idx1]=sort(Objective_values);
second_best=X(idx1(2),:);
third_best=X(idx1(3),:);
sum1=0;
for i=1:N1
    sum1=sum1+X(idx1(i),:);
end
half_best_mean=sum1/N1;
Elite_pool(1,:)=Best_pos;
Elite_pool(2,:)=second_best;
Elite_pool(3,:)=third_best;
Elite_pool(4,:)=half_best_mean;