多元预测|SMA-CNN-BiGRU-Attention黏菌优化深度学习-融合注意力机制预测matlab代码

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内容介绍

摘要

本文提出了一种基于黏菌算法优化注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元（SMA-Attention-CNN-GRU）的数据多维输入单输出预测模型。该模型将黏菌算法应用于注意力机制卷积神经网络和门控循环单元的优化，以提高模型的预测精度。实验结果表明，该模型在多个数据集上取得了良好的预测性能，优于其他现有方法。

1. 引言

数据预测是机器学习领域的一个重要研究方向，其目的是根据历史数据对未来数据进行预测。数据预测在许多领域都有着广泛的应用，例如金融、经济、医疗、气象等。

目前，数据预测的方法有很多，其中深度学习方法是近年来备受关注的一种方法。深度学习方法能够从数据中自动学习特征，并建立预测模型。深度学习方法在数据预测领域取得了很好的成绩，但其也存在一些问题，例如模型复杂度高、训练时间长、容易过拟合等。

为了解决深度学习方法存在的问题，本文提出了一种基于黏菌算法优化注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元（SMA-Attention-CNN-GRU）的数据多维输入单输出预测模型。该模型将黏菌算法应用于注意力机制卷积神经网络和门控循环单元的优化，以提高模型的预测精度。

2. 黏菌算法

黏菌算法是一种受黏菌觅食行为启发的优化算法。黏菌算法具有很强的全局搜索能力和局部搜索能力，能够快速找到最优解。

黏菌算法的基本原理如下：

1. 初始化黏菌种群。

2. 计算每个黏菌的适应度。

3. 根据适应度值选择黏菌进行繁殖。

4. 根据黏菌的移动规则更新黏菌的位置。

5. 重复步骤2-4，直到达到终止条件。

3. 注意力机制卷积神经网络

注意力机制卷积神经网络是一种结合了注意力机制和卷积神经网络的深度学习模型。注意力机制卷积神经网络能够对输入数据进行加权，从而突出重要信息，抑制不重要信息。

注意力机制卷积神经网络的基本结构如下：

1. 输入层：输入层接收输入数据。

2. 卷积层：卷积层对输入数据进行卷积操作，提取特征。

3. 池化层：池化层对卷积层提取的特征进行池化操作，降低特征维度。

4. 注意力层：注意力层对池化层提取的特征进行加权，突出重要信息，抑制不重要信息。

5. 全连接层：全连接层对注意力层提取的特征进行全连接操作，得到预测结果。

4. 门控循环单元

门控循环单元是一种循环神经网络，具有很强的时序建模能力。门控循环单元能够学习长时依赖关系，并对输入数据进行记忆。

门控循环单元的基本结构如下：

1. 输入层：输入层接收输入数据。

2. 遗忘门：遗忘门控制着上一个时刻的记忆信息是否被遗忘。

3. 输入门：输入门控制着当前时刻的输入数据是否被保存到记忆单元中。

4. 输出门：输出门控制着记忆单元中的信息是否被输出。

5. 记忆单元：记忆单元存储着历史信息。

5. SMA-Attention-CNN-GRU模型

SMA-Attention-CNN-GRU模型是一种基于黏菌算法优化注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元的数据多维输入单输出预测模型。SMA-Attention-CNN-GRU模型的基本结构如下：

1. 输入层：输入层接收输入数据。

2. 卷积层：卷积层对输入数据进行卷积操作，提取特征。

3. 池化层：池化层对卷积层提取的特征进行池化操作，降低特征维度。

4. 注意力层：注意力层对池化层提取的特征进行加权，突出重要信息，抑制不重要信息。

5. 门控循环单元：门控循环单元对注意力层提取的特征进行时序建模，学习长时依赖关系。

6. 全连接层：全连接层对门控循环单元提取的特征进行全连接操作，得到预测结果。

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

6. 实验结果

为了评估SMA-Attention-CNN-GRU模型的性能，我们将其与其他现有方法进行了比较。实验结果表明，SMA-Attention-CNN-GRU模型在多个数据集上取得了良好的预测性能，优于其他现有方法。

7. 结论

本文提出了一种基于黏菌算法优化注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元（SMA-Attention-CNN-GRU）的数据多维输入单输出预测模型。该模型将黏菌算法应用于注意力机制卷积神经网络和门控循环单元的优化，以提高模型的预测精度。实验结果表明，该模型在多个数据集上取得了良好的预测性能，优于其他现有方法。

参考文献

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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