回归预测 | Matlab实现POA-CNN-LSTM-Attention鹈鹕算法优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测(SE注意力机制)

本文主要是介绍回归预测 | Matlab实现POA-CNN-LSTM-Attention鹈鹕算法优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测(SE注意力机制),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

回归预测 | Matlab实现POA-CNN-LSTM-Attention鹈鹕算法优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测(SE注意力机制)

目录

    • 回归预测 | Matlab实现POA-CNN-LSTM-Attention鹈鹕算法优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测(SE注意力机制)
      • 预测效果
      • 基本描述
      • 模型描述
      • 程序设计
      • 参考资料

预测效果

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

基本描述

1.Matlab实现POA-CNN-LSTM-Attention鹈鹕算法优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测(SE注意力机制);
2.运行环境为Matlab2021b;
3.data为数据集,excel数据,输入多个特征,输出单个变量,多变量回归预测,
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多指标评价;
5.鹈鹕优化学习率,隐藏层节点,正则化系数;

模型描述

注意力机制模块:
SEBlock(Squeeze-and-Excitation Block)是一种聚焦于通道维度而提出一种新的结构单元,为模型添加了通道注意力机制,该机制通过添加各个特征通道的重要程度的权重,针对不同的任务增强或者抑制对应的通道,以此来提取有用的特征。该模块的内部操作流程如图,总体分为三步:首先是Squeeze 压缩操作,对空间维度的特征进行压缩,保持特征通道数量不变。融合全局信息即全局池化,并将每个二维特征通道转换为实数。实数计算公式如公式所示。该实数由k个通道得到的特征之和除以空间维度的值而得,空间维数为H*W。其次是Excitation激励操作,它由两层全连接层和Sigmoid函数组成。如公式所示,s为激励操作的输出,σ为激活函数sigmoid,W2和W1分别是两个完全连接层的相应参数,δ是激活函数ReLU,对特征先降维再升维。最后是Reweight操作,对之前的输入特征进行逐通道加权,完成原始特征在各通道上的重新分配。

1
2

程序设计

  • 完整程序和数据获取方式资源处直接下载:Matlab实现POA-CNN-LSTM-Attention鹈鹕算法优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测(SE注意力机制)。
%%  优化算法参数设置
SearchAgents_no = 8;                   % 数量
Max_iteration = 5;                    % 最大迭代次数
dim = 3;                               % 优化参数个数
lb = [1e-3,10 1e-4];                 % 参数取值下界(学习率,隐藏层节点,正则化系数)
ub = [1e-2, 30,1e-1];                 % 参数取值上界(学习率,隐藏层节点,正则化系数)fitness = @(x)fical(x,num_dim,num_class,p_train,t_train,T_train);[Best_score,Best_pos,curve]=POA(SearchAgents_no,Max_iteration,lb ,ub,dim,fitness)
Best_pos(1, 2) = round(Best_pos(1, 2));   
best_hd  = Best_pos(1, 2); % 最佳隐藏层节点数
best_lr= Best_pos(1, 1);% 最佳初始学习率
best_l2 = Best_pos(1, 3);% 最佳L2正则化系数%% 建立模型
lgraph = layerGraph();                                                   % 建立空白网络结构
tempLayers = [sequenceInputLayer([num_dim, 1, 1], "Name", "sequence")              % 建立输入层,输入数据结构为[num_dim, 1, 1]sequenceFoldingLayer("Name", "seqfold")];                            % 建立序列折叠层
lgraph = addLayers(lgraph, tempLayers);                                  % 将上述网络结构加入空白结构中
tempLayers = [convolution2dLayer([3, 1], 16, "Name", "conv_1", "Padding", "same")  % 建立卷积层,卷积核大小[3, 1]16个特征图reluLayer("Name", "relu_1")                                          
tempLayers = [sequenceUnfoldingLayer("Name", "sequnfold")                      % 建立序列反折叠层flattenLayer("Name", "flatten")                                  % 网络铺平层fullyConnectedLayer(num_class, "Name", "fc")                                      % 分类层
lgraph = addLayers(lgraph, tempLayers);                              % 将上述网络结构加入空白结构中
lgraph = connectLayers(lgraph, "seqfold/out", "conv_1");             % 折叠层输出 连接 卷积层输入
lgraph = connectLayers(lgraph, "seqfold/miniBatchSize", "sequnfold/miniBatchSize"); %% 参数设置
options = trainingOptions('adam', ...     % Adam 梯度下降算法'MaxEpochs', 500,...                 % 最大训练次数 'InitialLearnRate', best_lr,...          % 初始学习率为0.001'L2Regularization', best_l2,...         % L2正则化参数'LearnRateSchedule', 'piecewise',...  % 学习率下降'LearnRateDropFactor', 0.1,...        % 学习率下降因子 0.1'LearnRateDropPeriod', 400,...        % 经过训练后 学习率为 0.001*0.1'Shuffle', 'every-epoch',...          % 每次训练打乱数据集'ValidationPatience', Inf,...         % 关闭验证'Plots', 'training-progress',...      % 画出曲线'Verbose', false);%% 训练
net = trainNetwork(p_train, t_train, lgraph, options);

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229

这篇关于回归预测 | Matlab实现POA-CNN-LSTM-Attention鹈鹕算法优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测(SE注意力机制)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/675673

相关文章

python实现svg图片转换为png和gif

《python实现svg图片转换为png和gif》这篇文章主要为大家详细介绍了python如何实现将svg图片格式转换为png和gif,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录python实现svg图片转换为png和gifpython实现图片格式之间的相互转换延展:基于Py

Python利用ElementTree实现快速解析XML文件

《Python利用ElementTree实现快速解析XML文件》ElementTree是Python标准库的一部分,而且是Python标准库中用于解析和操作XML数据的模块,下面小编就来和大家详细讲讲... 目录一、XML文件解析到底有多重要二、ElementTree快速入门1. 加载XML的两种方式2.

Java的栈与队列实现代码解析

《Java的栈与队列实现代码解析》栈是常见的线性数据结构,栈的特点是以先进后出的形式,后进先出,先进后出,分为栈底和栈顶,栈应用于内存的分配,表达式求值,存储临时的数据和方法的调用等,本文给大家介绍J... 目录栈的概念(Stack)栈的实现代码队列(Queue)模拟实现队列(双链表实现)循环队列(循环数组

C++如何通过Qt反射机制实现数据类序列化

《C++如何通过Qt反射机制实现数据类序列化》在C++工程中经常需要使用数据类,并对数据类进行存储、打印、调试等操作,所以本文就来聊聊C++如何通过Qt反射机制实现数据类序列化吧... 目录设计预期设计思路代码实现使用方法在 C++ 工程中经常需要使用数据类,并对数据类进行存储、打印、调试等操作。由于数据类

Python实现图片分割的多种方法总结

《Python实现图片分割的多种方法总结》图片分割是图像处理中的一个重要任务,它的目标是将图像划分为多个区域或者对象,本文为大家整理了一些常用的分割方法,大家可以根据需求自行选择... 目录1. 基于传统图像处理的分割方法(1) 使用固定阈值分割图片(2) 自适应阈值分割(3) 使用图像边缘检测分割(4)

Android实现在线预览office文档的示例详解

《Android实现在线预览office文档的示例详解》在移动端展示在线Office文档(如Word、Excel、PPT)是一项常见需求,这篇文章为大家重点介绍了两种方案的实现方法,希望对大家有一定的... 目录一、项目概述二、相关技术知识三、实现思路3.1 方案一:WebView + Office Onl

C# foreach 循环中获取索引的实现方式

《C#foreach循环中获取索引的实现方式》:本文主要介绍C#foreach循环中获取索引的实现方式,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友参考下吧... 目录一、手动维护索引变量二、LINQ Select + 元组解构三、扩展方法封装索引四、使用 for 循环替代

Spring Security+JWT如何实现前后端分离权限控制

《SpringSecurity+JWT如何实现前后端分离权限控制》本篇将手把手教你用SpringSecurity+JWT搭建一套完整的登录认证与权限控制体系,具有很好的参考价值,希望对大家... 目录Spring Security+JWT实现前后端分离权限控制实战一、为什么要用 JWT?二、JWT 基本结构

Java实现优雅日期处理的方案详解

《Java实现优雅日期处理的方案详解》在我们的日常工作中,需要经常处理各种格式,各种类似的的日期或者时间,下面我们就来看看如何使用java处理这样的日期问题吧,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录前言一、日期的坑1.1 日期格式化陷阱1.2 时区转换二、优雅方案的进阶之路2.1 线程安全重构2

Android实现两台手机屏幕共享和远程控制功能

《Android实现两台手机屏幕共享和远程控制功能》在远程协助、在线教学、技术支持等多种场景下,实时获得另一部移动设备的屏幕画面,并对其进行操作,具有极高的应用价值,本项目旨在实现两台Android手... 目录一、项目概述二、相关知识2.1 MediaProjection API2.2 Socket 网络