BO-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention贝叶斯优化卷积神经网络双向长短期记忆网络融合多头注意力机制预测matlab代码

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内容介绍

在当今信息爆炸的时代，数据回归预测成为了许多领域的重要课题。为了提高预测的准确性和效率，研究人员不断探索各种新的方法和技术。本文将介绍一种结合了贝叶斯优化、多头注意力机制、卷积神经网络（CNN）和长短记忆网络（LSTM）的方法，用于实现数据回归预测。

首先，让我们来了解一下贝叶斯优化。贝叶斯优化是一种用于优化目标函数的方法，它通过不断地探索和利用目标函数的信息来寻找最优解。在数据回归预测中，我们常常需要优化模型的参数以使得预测结果更加准确。贝叶斯优化的引入可以帮助我们更快地找到最优的模型参数。

接下来，我们将讨论多头注意力机制。多头注意力机制是一种用于捕捉序列数据中重要信息的技术。在数据回归预测中，我们常常需要考虑多个输入特征之间的关联性，多头注意力机制可以帮助我们有效地捕捉这些关联性，从而提高预测的准确性。

然后，我们将介绍卷积神经网络和长短记忆网络。卷积神经网络是一种用于处理图像数据的深度学习模型，它可以有效地捕捉图像中的特征信息。长短记忆网络是一种用于处理序列数据的深度学习模型，它可以有效地捕捉序列数据中的长期依赖关系。将这两种模型结合起来，可以更好地处理各种类型的数据，并提高预测的准确性。

最后，我们将介绍如何将这些技术结合起来，实现数据回归预测。我们将使用贝叶斯优化来优化模型的参数，利用多头注意力机制来捕捉输入特征之间的关联性，同时结合卷积神经网络和长短记忆网络来处理不同类型的数据。通过这种结合，我们可以实现更加准确和高效的数据回归预测。

总之，贝叶斯优化多头注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆网络是一种非常有效的方法，可以帮助我们更好地实现数据回归预测。随着深度学习和人工智能技术的不断发展，我们相信这种方法将会在未来得到更广泛的应用。

部分代码

%%  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​%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');​%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);​P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);​P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';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 = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );

⛳️ 运行结果

参考文献

[1] 唐一强杨霄鹏朱圣铭.基于注意力机制的混合CNN-BiLSTM低轨卫星信道预测算法[J].系统工程与电子技术, 2022, 44(12):3863-3870.DOI:10.12305/j.issn.1001-506X.2022.12.32.

[2] 王怡,普运伟.基于CNN-BiLSTM-Attention融合神经网络的大气温度预测[J].中国水运：下半月, 2023.

[3] 赵广谦,姜培刚,林天然.基于CNN-BiLSTM网络及注意力机制的智能滚动轴承剩余寿命预测方法[J].机电工程, 2021, 38(10):8.DOI:10.3969/j.issn.1001-4551.2021.10.005.

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合