SCI一区级 | Matlab实现BES-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention秃鹰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BES-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention秃鹰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

1.Matlab实现BES-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention秃鹰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

BES-CNN-LSTM-Multihead-Attention算法是一个结合了多种深度学习技术的复杂模型，用于优化卷积长短期记忆神经网络（CNN-LSTM）并融合多头注意力机制（Multihead-Attention）以进行多变量时间序列预测。下面我将逐步解释这个算法的核心组成部分和工作原理。

首先，我们需要理解该算法中各个组件的基本功能：

CNN（卷积神经网络）：CNN是一种常用于图像和视频处理的深度学习模型，能够自动学习图像中的特征并提取出最有用的信息。在时间序列预测中，CNN可以用来提取输入数据的局部特征。

LSTM（长短期记忆网络）：LSTM是一种特殊的递归神经网络，可以捕获时间序列中的长期依赖关系。它特别适用于处理具有时间序列依赖性的数据，如自然语言处理或股票价格预测等。

多头注意力机制（Multihead-Attention）：多头注意力机制是一种在Transformer模型中被广泛采用的注意力机制扩展形式。它通过并行地运行多个独立的注意力机制来获取输入序列的不同子空间的注意力分布，从而更全面地捕获序列中潜在的多种语义关联。

现在，让我们来详细解释BES-CNN-LSTM-Multihead-Attention算法的工作流程：

数据准备：收集多变量时间序列数据，并进行必要的预处理，如归一化等。然后，将数据划分为训练集、验证集和测试集。

构建CNN-LSTM模型：

设计CNN层以提取输入数据的局部特征。
设计LSTM层以捕获时间序列中的长期依赖关系。
将CNN的输出作为LSTM的输入，构建CNN-LSTM融合模型。
融合多头注意力机制：

在CNN-LSTM模型的基础上，引入多头注意力机制，以增强模型对重要特征的关注。
设计注意力层，计算不同位置之间的注意力权重，进而对输入序列进行加权求和。
优化与训练：

使用BES（可能是一种特定的搜索算法，用于优化模型的超参数和结构）来优化CNN-LSTM-Multihead-Attention模型。
通过训练集对模型进行训练，利用验证集调整模型的参数和结构，以达到最佳的预测性能。
预测与评估：

使用测试集对训练好的模型进行性能评估，计算预测误差、准确率等指标。
通过对比不同模型的预测结果，分析BES-CNN-LSTM-Multihead-Attention算法在多变量时间序列预测任务中的优势和局限性。
总的来说，BES-CNN-LSTM-Multihead-Attention算法通过结合CNN、LSTM和多头注意力机制等多种深度学习技术，旨在提高多变量时间序列预测的准确性和可靠性。然而，该算法的实现和调优过程可能相对复杂，需要一定的深度学习和时间序列分析经验。

程序设计

• 完整源码和数据获取方式私信博主回复Matlab实现BES-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention秃鹰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   

for t=1:MaxIt
    %%               1- select_space 
    [pop BestSol s1(t)]=select_space(fobj,pop,nPop,BestSol,low,high,dim);
    %%                2- search in space
    [pop BestSol s2(t)]=search_space(fobj,pop,BestSol,nPop,low,high);
    %%                3- swoop
  [pop BestSol s3(t)]=swoop(fobj,pop,BestSol,nPop,low,high);
        Convergence_curve(t)=BestSol.cost;
        disp(num2str([t BestSol.cost]))
    ed=cputime;
    timep=ed-st;
end
function [pop BestSol s1]=select_space(fobj,pop,npop,BestSol,low,high,dim)
Mean=mean(pop.pos);
% Empty Structure for Individuals
empty_individual.pos = [];
empty_individual.cost = [];
lm= 2;
s1=0;
for i=1:npop
    newsol=empty_individual;
    newsol.pos= BestSol.pos+ lm*rand(1,dim).*(Mean - pop.pos(i,:));
    newsol.pos = max(newsol.pos, low);
    newsol.pos = min(newsol.pos, high);
    newsol.cost=fobj(newsol.pos);
    if newsol.cost<pop.cost(i)
       pop.pos(i,:) = newsol.pos;
       pop.cost(i)= newsol.cost;
       s1=s1+1;
         if pop.cost(i) < BestSol.cost
          BestSol.pos= pop.pos(i,:);
         BestSol.cost=pop.cost(i); 
         end
    end
end


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参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm=1001.2014.3001.5501