CNN网络预测

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技术领航舵手 2025-03-24 10:10:10

文章标签 CNN网络预测 matlab 数据无人机路径规划 文章分类 机器学习人工智能

⛄一、灰狼算法优化注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元GWO-Attention-CNN-GRU数据预测

在当今大数据时代，数据预测和分析已经成为许多领域的重要工具。为了更准确地预测数据趋势和结果，人们需要使用复杂的算法和模型来处理多维输入并产生单一输出。在这篇博客中，我们将介绍一种基于灰狼算法优化的注意力机制卷积神经网络（GWO-Attention-CNN）结合门控循环单元（GRU）的方法，用于实现数据多维输入单输出的预测。

首先，让我们来了解一下这个方法中涉及到的一些关键概念。灰狼算法是一种基于自然界灰狼社会行为的优化算法，它模拟了灰狼群体的捕猎行为来寻找最优解。这种算法具有收敛速度快、全局寻优能力强的特点，适合用于优化复杂的神经网络结构。

注意力机制是一种用于增强模型对输入数据关键部分的关注度的技术。在多维输入数据中，某些部分往往对输出结果的影响更大，而注意力机制可以帮助模型更有效地利用这些关键信息。

卷积神经网络（CNN）是一种专门用于处理图像数据的神经网络结构，它通过卷积和池化操作来提取图像中的特征，并具有对平移和尺度变化的鲁棒性。

门控循环单元（GRU）是一种改进的循环神经网络结构，它通过更新门和重置门来控制信息的流动，并能够更好地处理长期依赖关系。

将这些概念结合起来，我们提出了一种新的方法，即GWO-Attention-CNN-GRU，用于实现数据多维输入单输出的预测。在这个方法中，我们首先使用灰狼算法来优化注意力机制的权重，以增强模型对关键信息的关注度。然后，我们将注意力加权后的数据输入到卷积神经网络中进行特征提取和表示学习。最后，我们使用门控循环单元来建模数据的时序特性，并生成最终的预测结果。

通过实验验证，我们发现这种方法在多维输入数据预测任务中取得了较好的效果。相比于传统的方法，GWO-Attention-CNN-GRU能够更准确地捕捉关键信息，并且具有更好的泛化能力。这表明灰狼算法优化的注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元的方法在数据预测任务中具有很大的潜力。

总的来说，数据多维输入单输出的预测是一个具有挑战性的任务，需要综合运用各种算法和模型来处理复杂的数据关系。GWO-Attention-CNN-GRU方法为这一问题提供了一种新的解决思路，值得进一步研究和探索。希望在未来的工作中，我们能够进一步改进这个方法，并将其应用到更多的实际场景中，为数据预测和分析领域带来更大的帮助和推动。

⛄二、部分源代码

%% 清空环境变量
 warning off % 关闭报警信息
 close all % 关闭开启的图窗
 clear % 清空变量
 clc % 清空命令行
 tic
 % restoredefaultpath%% 导入数据
 res = xlsread(‘data.xlsx’);%% 数据分析
 num_size = 0.7; % 训练集占数据集比例
 outdim = 1; % 最后一列为输出
 num_samples = size(res, 1); % 样本个数
 res = res(randperm(num_samples), 😃; % 打乱数据集（不希望打乱时，注释该行）
 num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
 f_ = size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度%% 划分训练集和测试集
 P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)‘;
 T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)’;
 M = size(P_train, 2);P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)‘;
 T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)’;
 N = size(P_test, 2);%% 数据归一化
 [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);%% 数据平铺
 % 将数据平铺成1维数据只是一种处理方式
 % 也可以平铺成2维数据，以及3维数据，需要修改对应模型结构
 % 但是应该始终和输入层数据结构保持一致
 p_train = double(reshape(p_train, f_, 1, 1, M));
 p_test = double(reshape(p_test , f_, 1, 1, N));
 t_train = double(t_train)‘;
 t_test = double(t_test )’;%% 数据格式转换
 for i = 1 : M
 Lp_train{i, 1} = p_train(:, :, 1, i);
 endfor i = 1 : N
 Lp_test{i, 1} = p_test( :, :, 1, i);
 end
 %% 优化算法
 pop = 20; %种群数量
 Max_iter = 20; %最大迭代次数
 lb = [10 0.001] ; %下边界
 ub = [200 0.015]; %上边界
 dim = 2; %维度
 fobj=@(X)fitness(X,Lp_train, t_train,f_, Lp_test,T_train,
 [mae,mse,rmse,mape,error,errorPercent,R]=calc_error(T_train,T_sim1_GWO);
 %% 测试集结果
 figure;
 plotregression(T_test,T_sim2_GWO,[‘回归图’]);
 figure;
 ploterrhist(T_test-T_sim2_GWO,[‘误差直方图’]);
 %% 训练集绘图
 figure
 plot(1:M,T_train,‘r-o’,1:M,T_sim1,‘b-',‘LineWidth’,1);
 hold on
 plot(1:M,T_sim1_GWO,‘g-s’,‘LineWidth’,1)
 legend(‘真实值’,‘CNN-BiGRU-Attention预测值’,‘GWO-CNN-BiGRU-Attention预测值’)
 xlabel(‘预测样本’)
 ylabel(‘预测结果’)
 %% 预测集绘图
 figure
 plot(1:N,T_test,‘r-o’,1:N,T_sim2,'b-’,‘LineWidth’,1)
 hold on
 plot(1:N,T_sim2_GWO,‘g-s’,‘LineWidth’,1)
 legend(‘真实值’,‘CNN-BiGRU-Attention预测值’,‘GWO-CNN-BiGRU-Attention预测值’)
 xlabel(‘预测样本’)
 ylabel(‘预测结果’)%% 测试集误差图
 figure
 ERROR3=T_test-T_sim2_GWO;
 plot(T_test-T_sim2_GWO,‘b-*’,‘LineWidth’,1.5)
 xlabel(‘测试集样本编号’)
 ylabel(‘预测误差’)
 title(‘测试集预测误差’)
 grid on;
 legend(‘预测输出误差’)
 %% 绘制线性拟合图
 %% 训练集拟合效果图
 figure
 plot(T_train,T_sim1_GWO,‘*r’);
 xlabel(‘真实值’)
 ylabel(‘预测值’)
 hold on ;h=lsline;
 set(h,‘LineWidth’,1,‘LineStyle’,‘-’,‘Color’,[1 0 1])
 %% 预测集拟合效果图
 figure
 plot(T_test,T_sim2_GWO,‘ob’);
 xlabel(‘真实值’)
 ylabel(‘预测值’)
 hold on ;h=lsline();
 set(h,‘LineWidth’,1,‘LineStyle’,‘-’,‘Color’,[1 0 1])
 %% 求平均
 R3=(R1+R2)./2;
 error3=(error1+error2)./2;
 %% 总数据线性预测拟合图
 tsim=[T_sim1_GWO,T_sim2_GWO]‘;
 S=[T_train,T_test]’;
 figure
 plot(S,tsim,‘ob’);
 xlabel(‘真实值’)
 ylabel(‘预测值’)
 string1 = {‘所有样本拟合预测图’;[‘R^2_p=’ num2str(R3) ’ RMSEP=’ num2str(error3) ]};
 title(string1)
 hold on ;h=lsline();
 set(h,‘LineWidth’,1,‘LineStyle’,‘-’,‘Color’,[1 0 1])