【GRU回归预测】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实现数据多维输入单输出预测附matlab代码

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内容介绍

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.

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