【代码分享】基于RIME-CNN-LSTM-Attention（霜冰算法优化卷积神经网络融合注意力机制）的时间序列回归预测

程序名称：基于RIME-CNN-LSTM-Attention（霜冰算法优化卷积神经网络融合注意力机制）的多变量回归预测

实现平台：matlab

代码简介：霜冰优化算法（RIME）是一项2023年发表于SCI、中科院二区Top期刊《Neurocomputing》上的新型优化算法。目前尚未发现任何关于RIME优化算法应用的相关文献。

该优化算法将霜冰形成过程成功模拟，并将其应用于算法搜索领域。具体而言，该算法提出了一种全新的搜索策略——软霜搜索策略，灵感来源于对软霜颗粒在运动中的特性模拟。同时，文中还模拟了硬霜颗粒之间的交叉行为，并提出了硬霜穿刺机制，以更好地利用这一算法。穿刺机制通过模拟硬霜颗粒相互交叉的方式引入了一种新的优化手段。最后，该算法进一步改进了元启发式算法的选择机制，引入了正向贪婪选择机制，并结合软霜搜索策略、硬霜穿刺机制和正向贪婪选择机制构建出了RIME算法。

CNN-LSTM-Attention是一种结合了卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)以及注意力机制(Attention)的模型，用于时间序列预测。相比传统的方法，CNN-LSTM-Attention在以下方面具有优势：

1. 处理序列数据能力强大：CNN-LSTM结合了CNN和LSTM两种不同的神经网络结构，能够更好地处理时间序列数据。CNN通过卷积操作提取局部特征，捕捉数据中的空间相关性，而LSTM则能够建模长期依赖关系，捕捉数据中的时间相关性。

2. 更好地捕捉序列中的重要信息：Attention机制能够根据序列中的每个时间步的重要性，动态地给不同时间步的信息赋予不同的权重。这样可以使模型更加关注序列中的重要部分，提高预测的准确性。

3. 提高模型的泛化能力：通过引入注意力机制，CNN-LSTM-Attention能够更好地适应不同的时间序列模式和趋势。注意力机制能够自动学习序列中的相关性和重要性，从而能够更好地适应数据的变化和波动，提高模型的泛化能力。

4. 捕捉多尺度特征：CNN-LSTM结合了卷积和循环结构，能够在不同层次上捕捉数据中的多尺度特征。CNN能够捕捉局部特征，而LSTM能够捕捉全局和长期依赖的特征，这样能够更全面地表示序列中的信息。

综上所述，CNN-LSTM-Attention模型在时间序列预测任务中具有较好的性能，能够更好地处理序列数据、提高模型的泛化能力，并能够捕捉序列中的重要信息，对于时间序列预测具有一定的优势。

利用该高创新算法对CNN-LSTM-Attention时序和空间特征结合-融合注意力机制的回归预测程序代码中的超参数进行优化，功能包括：1、多变量特征输入，单序列变量输出，输入前一天的特征，实现后一天的预测，超前24步预测。2、通过霜冰优化算法优化学习率、卷积核大小、神经元个数3个关键参数，以最小MAPE为目标函数。3、提供损失、RMSE迭代变化极坐标图；网络的特征可视化图；测试对比图；适应度曲线。4、提供MAPE、RMSE、MAE等计算结果展示。

代码注释详细，可拓展能力强，具有一定创新性！注意此代码需要matlab2023以上版本才能运行！

适用领域：风速预测、光伏功率预测、发电功率预测、碳价预测等多种应用。

参考文献：《基于注意力机制的CNN-LSTM网络车内CAN总线入侵检测技术》《基于自注意力机制和CNN-LSTM的空战目标机动轨迹预测》《基于CNN-LSTM和注意力机制的锂电池健康状态评估》《基于注意力机制的CNN-LSTM短期电价预测》《基于注意力机制的CNN-LSTM剩余寿命预测研究》《融合CNN-LSTM和注意力机制的空气质量指数预测》

代码获取方式：

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