多维时序 | Matlab实现CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention卷积双向门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测

 ✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

个人主页：Matlab科研工作室

个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信       无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机 

内容介绍

摘要

本文提出了一种基于多头注意力机制的卷积神经网络结合门控循环单元（CNN-GRU-Mutilhead-Attention）的模型，用于处理多维输入数据并预测单一输出。该模型将卷积神经网络（CNN）用于特征提取，门控循环单元（GRU）用于序列建模，多头注意力机制用于捕获不同特征之间的依赖关系。实验结果表明，所提出的模型在多维输入数据预测任务上取得了良好的性能，优于其他基线模型。

引言

随着人工智能技术的发展，数据驱动的预测任务变得越来越普遍。在许多实际应用中，输入数据往往是多维的，例如文本、图像和时间序列。为了有效地处理此类数据，需要一种能够捕获不同维度特征之间依赖关系的模型。

卷积神经网络（CNN）是一种强大的特征提取器，广泛用于图像处理和自然语言处理等领域。门控循环单元（GRU）是一种循环神经网络，能够有效地对序列数据进行建模。多头注意力机制是一种注意力机制，能够捕获不同特征之间的依赖关系。

模型架构

所提出的CNN-GRU-Mutilhead-Attention模型由以下模块组成：

• 卷积神经网络 (CNN)：用于提取输入数据的特征。CNN由多个卷积层和池化层组成。

• 门控循环单元 (GRU)：用于对序列数据进行建模。GRU由多个GRU层组成。

• 多头注意力机制：用于捕获不同特征之间的依赖关系。多头注意力机制由多个注意力头组成。

模型训练

模型的训练过程如下：

1. 将输入数据馈入CNN中，提取特征。

2. 将CNN提取的特征馈入GRU中，进行序列建模。

3. 将GRU输出的序列馈入多头注意力机制中，捕获不同特征之间的依赖关系。

4. 将多头注意力机制输出的加权特征向量馈入全连接层，预测输出。

部分代码

​%% 初始化clearclose allclcwarning off​%% 数据读取​%输入输出数据input=data(:,1:end-1);    %data的第一列-倒数第二列为特征指标output=data(:,end);  %data的最后面一列为输出的指标值​N=length(output);   %全部样本数目testNum=15;   %设定测试样本数目trainNum=N-testNum;    %计算训练样本数目​%% 划分训练集、测试集input_train = input(1:trainNum,:)';output_train =output(1:trainNum)';input_test =input(trainNum+1:trainNum+testNum,:)';output_test =output(trainNum+1:trainNum+testNum)';​%% 数据归一化[inputn,inputps]=mapminmax(input_train,0,1);[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);​%% 获取输入层节点、输出层节点个数

⛳️ 运行结果

实验结果

为了评估所提出的模型的性能，在多个多维输入数据预测任务上进行了实验。实验结果表明，CNN-GRU-Mutilhead-Attention模型在以下方面优于其他基线模型：

• 预测精度：CNN-GRU-Mutilhead-Attention模型在所有任务上都取得了最高的预测精度。

• 鲁棒性：CNN-GRU-Mutilhead-Attention模型对输入数据的噪声和缺失值具有较强的鲁棒性。

• 效率：CNN-GRU-Mutilhead-Attention模型的训练和预测时间比其他基线模型更短。

结论

本文提出了一种基于多头注意力机制的卷积神经网络结合门控循环单元（CNN-GRU-Mutilhead-Attention）的模型，用于处理多维输入数据并预测单一输出。实验结果表明，所提出的模型在多维输入数据预测任务上取得了良好的性能，优于其他基线模型。该模型可以应用于各种实际应用，例如文本分类、图像识别和时间序列预测。

参考文献

[1] 王博文,王景升,王统一,et al.基于卷积神经网络与门控循环单元的交通流预测模型[J].重庆大学学报, 2023, 46(8):132-140.

[2] 林靖皓,秦亮曦,苏永秀,et al.基于自注意力机制的双向门控循环单元和卷积神经网络的芒果产量预测[J].计算机应用, 2020, 40(S01):5.DOI:10.11772/j.issn.1001-9081.2019091537.

部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

 私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制

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、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱船配载优化、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化

2 机器学习和深度学习方面

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、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、用电量预测、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、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

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、车辆协同无人机路径规划

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、有序充电

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合