MATLAB实现WOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测

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内容介绍

在现代社会中，气象预测对于人们的生活和工作具有重要意义。准确的温度预测可以帮助人们做出合理的衣物选择、决定出行方式以及安排户外活动等。因此，温度预测模型的研究和优化一直是人工智能领域的热门话题之一。

近年来，深度学习技术在温度预测领域取得了显著的成就。长短记忆神经网络(LSTM)作为一种能够捕捉时间序列数据中长期依赖关系的神经网络模型，被广泛应用于温度预测中。而多头注意力机制则可以帮助模型更好地理解和利用输入数据中的关键信息。为了进一步提高温度预测模型的准确性和稳定性，研究人员提出了基于鲸鱼算法(WOA)优化的多头注意力机制的卷积神经网络(CNN)结合LSTM的温度预测模型。

在这个模型中，首先利用卷积神经网络来提取输入数据中的时空特征，并通过多头注意力机制来对这些特征进行加权整合，以更好地捕捉数据中的关键信息。然后将整合后的特征输入到LSTM模型中，用于对时间序列数据进行建模和预测。最后，利用鲸鱼算法对模型参数进行优化，以进一步提高模型的性能和泛化能力。

通过实验验证，这种基于WOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention的温度预测模型在多个真实世界的温度数据集上取得了显著的预测效果。与传统的温度预测模型相比，该模型不仅在预测准确性上有所提升，而且在稳定性和鲁棒性上也表现出了更好的性能。这表明基于深度学习和优化算法的温度预测模型在实际应用中具有很大的潜力和价值。

总的来说，基于鲸鱼算法优化的多头注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络的温度预测模型(WOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention)是当前温度预测领域的一个前沿研究方向，它不仅推动了深度学习技术在气象领域的应用，而且为提高温度预测的准确性和稳定性提供了新的思路和方法。相信随着技术的不断进步和深度学习模型的不断优化，温度预测模型将在未来发挥越来越重要的作用，为人们的生活和工作带来更多便利和帮助。

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] 胡艳霞,王成,李弼程,et al.基于多头注意力机制Tree-LSTM的句子语义相似度计算[J].中文信息学报, 2020, 34(3):11.DOI:CNKI:SUN:MESS.0.2020-03-004.

[2] 李卓,叶林,戴斌华,等.基于IDSCNN-AM-LSTM组合神经网络超短期风电功率预测方法[J].高电压技术, 2022(6):2117-2127.

[3] 罗顺桦、王振雷、王昕.基于注意力机制的Multi-head CNN-LSTM软测量建模[C]//第31届中国过程控制会议(CPCC 2020).2020.

[4] 蒋闯,艾红,陈雯柏.基于时域特征与LSTM-Attention的IGBT退化预测方法[J].中国测试, 2023, 49(8):8-14.

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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