CNN-GRU-MATT加入貝葉斯超參數(shù)優(yōu)化，多輸入單輸出回歸模型

預測效果

基本介紹

1.Matlab實現(xiàn)貝葉斯優(yōu)化CNN-GRU融合多頭注意力機制多變量回歸預測，BO-CNN-GRU-Multihead-Attention；

MATLAB實現(xiàn)BO-CNN-GRU-Multihead-Attention貝葉斯優(yōu)化卷積神經網絡-門控循環(huán)單元融合多頭注意力機制多變量回歸預測。多頭自注意力層 (Multihead-Self-Attention)：Multihead-Self-Attention多頭注意力機制是一種用于模型關注輸入序列中不同位置相關性的機制。它通過計算每個位置與其他位置之間的注意力權重，進而對輸入序列進行加權求和。注意力能夠幫助模型在處理序列數(shù)據(jù)時，對不同位置的信息進行適當?shù)募訖?#xff0c;從而更好地捕捉序列中的關鍵信息。在時序預測任務中，注意力機制可以用于對序列中不同時間步之間的相關性進行建模。
2.data為數(shù)據(jù)集，格式為excel，7個輸入特征，1個輸出特征，多輸入單輸出回歸預測，main.m是主程序，其余為函數(shù)文件，無需運行；

3.貝葉斯優(yōu)化參數(shù)為：學習率，隱含層節(jié)點，正則化參數(shù)；

4.評價指標包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等；

5.運行環(huán)境matlab2023b及以上。

多頭注意力機制（Multi-Head Attention）是一種用于處理序列數(shù)據(jù)的注意力機制的擴展形式。它通過使用多個獨立的注意力頭來捕捉不同方面的關注點，從而更好地捕捉序列數(shù)據(jù)中的相關性和重要性。在多變量時間序列預測中，多頭注意力機制可以幫助模型對各個變量之間的關系進行建模，并從中提取有用的特征。貝葉斯優(yōu)化卷積神經網絡-長短期記憶網絡融合多頭注意力機制多變量時間序列預測模型可以更好地處理多變量時間序列數(shù)據(jù)的復雜性。它可以自動搜索最優(yōu)超參數(shù)配置，并通過卷積神經網絡提取局部特征，利用LSTM網絡建模序列中的長期依賴關系，并借助多頭注意力機制捕捉變量之間的關聯(lián)性，從而提高時間序列預測的準確性和性能。

參考模型結構（LSTM改成GRU即可）

程序設計

• 完整代碼私信回復CNN-GRU-MATT加入貝葉斯超參數(shù)優(yōu)化，多輸入單輸出回歸模型

%%  清空環(huán)境變量
warning off             % 關閉報警信息
close all               % 關閉開啟的圖窗
clear                   % 清空變量
clc                     % 清空命令行%% 導入數(shù)據(jù)
res=xlsread('data.xlsx');%%  數(shù)據(jù)分析
num_size = 0.7;                              % 訓練集占數(shù)據(jù)集比例
outdim = 1;                                  % 最后一列為輸出
num_samples = size(res, 1);                  % 樣本個數(shù)
res = res(randperm(num_samples), :);         % 打亂數(shù)據(jù)集（不希望打亂時，注釋該行）
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 訓練集樣本個數(shù)
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 輸入特征維度%%  劃分訓練集和測試集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
%%  劃分訓練集和測試集
M = size(P_train, 2);
N = size(P_test, 2);%%  數(shù)據(jù)歸一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);%%  優(yōu)化算法參數(shù)設置
%參數(shù)取值上界(學習率，隱藏層節(jié)點，正則化系數(shù))
fitness = @fical;%%  貝葉斯優(yōu)化參數(shù)范圍

參考資料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128267322?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128234920?spm=1001.2014.3001.5501