SCI一区 | Matlab实现SSA-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention麻雀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 | Matlab实现SSA-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention麻雀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SSA-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention麻雀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.麻雀算法优化学习率，神经元个数，注意力机制的键值, 卷积核个数。
模型描述
麻雀算法（Sparrow Algorithm）是一种基于麻雀群体行为的优化算法，用于优化神经网络模型参数。将麻雀算法应用于卷积长短期记忆神经网络（CNN-LSTM）的优化，并融合多头注意力机制，可以用于多变量时间序列预测。下面是对该方法的描述：
初始参数设置：首先，对CNN-LSTM模型的网络结构进行定义和初始化。这包括CNN的卷积层和池化层设置，LSTM的隐藏状态维度和层数，注意力机制的头数等。
麻雀算法优化：利用麻雀算法来优化CNN-LSTM模型的参数。麻雀算法受到麻雀群体行为的启发，通过模拟鸟群的搜索和觅食过程来寻找最优解。在优化过程中，可以通过调整模型的权重和偏置等参数来最小化损失函数，以提高模型在多变量时间序列上的预测性能。
多头注意力机制：在CNN-LSTM模型的输出上引入多头注意力机制，以提高模型对不同时间步的关注度和特征融合能力。多头注意力可以将不同位置的特征进行加权融合，使得模型能够更好地捕捉序列数据中的重要信息。
多变量时间序列预测：经过麻雀算法优化和多头注意力机制的训练，得到了优化后的CNN-LSTM模型。该模型可以用于多变量时间序列的预测任务，通过输入历史时间步的多个变量信息，预测未来时间步的目标变量。
通过麻雀算法优化、卷积神经网络、长短期记忆和多头注意力机制的融合，可以提高多变量时间序列预测模型的性能和泛化能力，使其能够更准确地预测的时间序列趋势。
程序设计
- 完整源码和数据获取方式私信博主回复Matlab实现SSA-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention麻雀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。
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% 麻雀优化算法 %
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function [Best_score,Best_pos,curve]=SSA(pop,Max_iter,lb,ub,dim,fobj)
ST = 0.7;%预警值
PD = 0.4;%发现者的比列，剩下的是加入者0.7
SD = 0.2;%意识到有危险麻雀的比重
PDNumber = round(pop*PD); %发现者数量
SDNumber = round(SD*PD);%意识到有危险麻雀数量
%种群初始化
X0=initialization(pop,dim,ub,lb);
X = X0;
%计算初始适应度值
fitness = zeros(1,pop);
for i = 1:pop
fitness(i) = fobj(X(i,:));
end
BestF = fitness(1);
WorstF = fitness(end);
GBestF = fitness(1);%全局最优适应度值
for i = 1:pop
X(i,:) = X0(index(i),:);
end
curve=zeros(1,Max_iter);
GBestX = X(1,:);%全局最优位置
X_new = X;
for i = 1: Max_iter
disp(['第',num2str(i),'次迭代'])
BestF = fitness(1);
WorstF = fitness(end);
R2 = rand(1);
for j = 1:PDNumber
if(R2<ST)
X_new(j,:) = X(j,:).*exp(-j/(rand(1)*Max_iter));
else
X_new(j,:) = X(j,:) + randn()*ones(1,dim);
end
end
for j = PDNumber+1:pop
% if(j>(pop/2))
if(j>(pop - PDNumber)/2 + PDNumber)
X_new(j,:)= randn().*exp((X(end,:) - X(j,:))/j^2);
else
%产生-1，1的随机数
A = ones(1,dim);
for a = 1:dim
if(rand()>0.5)
A(a) = -1;
end
end
AA = A'*inv(A*A');
X_new(j,:)= X(1,:) + abs(X(j,:) - X(1,:)).*AA';
end
end
Temp = randperm(pop);
SDchooseIndex = Temp(1:SDNumber);
for j = 1:SDNumber
if(fitness(SDchooseIndex(j))>BestF)
X_new(SDchooseIndex(j),:) = X(1,:) + randn().*abs(X(SDchooseIndex(j),:) - X(1,:));
elseif(fitness(SDchooseIndex(j))== BestF)
K = 2*rand() -1;
X_new(SDchooseIndex(j),:) = X(SDchooseIndex(j),:) + K.*(abs( X(SDchooseIndex(j),:) - X(end,:))./(fitness(SDchooseIndex(j)) - fitness(end) + 10^-8));
end
end
%% 得到最优参数
NumOfUnits =abs(round( Best_pos(1,3))); % 最佳神经元个数
InitialLearnRate = Best_pos(1,2) ;% 最佳初始学习率
L2Regularization = Best_pos(1,1); % 最佳L2正则化系数
%
inputSize = k;
outputSize = 1; %数据输出y的维度
% 参数设置
opts = trainingOptions('adam', ... % 优化算法Adam
'MaxEpochs', 20, ... % 最大训练次数
'GradientThreshold', 1, ... % 梯度阈值
'InitialLearnRate', InitialLearnRate, ... % 初始学习率
'LearnRateSchedule', 'piecewise', ... % 学习率调整
'LearnRateDropPeriod', 6, ... % 训练次后开始调整学习率
'LearnRateDropFactor',0.2, ... % 学习率调整因子
'L2Regularization', L2Regularization, ... % 正则化参数
'ExecutionEnvironment', 'gpu',... % 训练环境
'Verbose', 0, ... % 关闭优化过程
'SequenceLength',1,...
'MiniBatchSize',10,...
'Plots', 'training-progress'); % 画出曲线
