回归预测|基于鲸鱼优化WOA-Transformer-BiLSTM组合模型的数据回归预测Matlab程序多特征输入单输出

回归预测|基于鲸鱼优化WOA-Transformer-BiLSTM组合模型的数据回归预测Matlab程序多特征输入单输出

文章目录

  • 前言
    • 时序预测|基于鲸鱼优化WOA-Transformer-BiLSTM组合模型的数据时序预测Matlab程序多特征输入单输出
  • 一、WOA-Transformer-BiLSTM模型
      • 1. 鲸鱼优化算法(WOA)
      • 2. Transformer
      • 3. 双向长短期记忆网络(BiLSTM)
      • 4. 模型流程
      • 5. 优点和挑战
  • 二、实验结果
  • 三、核心代码
  • 四、代码获取
  • 五、总结


前言

时序预测|基于鲸鱼优化WOA-Transformer-BiLSTM组合模型的数据时序预测Matlab程序多特征输入单输出

一、WOA-Transformer-BiLSTM模型

WOA-Transformer-BiLSTM模型是一种结合了鲸鱼优化算法(WOA)、变换器(Transformer)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)的时间序列预测模型。这个模型融合了多种先进技术,以提高时间序列预测的准确性。下面是这个模型的详细原理和流程:

1. 鲸鱼优化算法(WOA)

鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm, WOA)是一种群体智能优化算法,模仿座头鲸捕食行为来寻找最优解。在WOA中,鲸鱼在搜索空间中以不同的方式探索解空间,包括围绕当前最佳解的螺旋运动和随机游走。WOA用于优化模型参数,以提高模型的预测性能。

2. Transformer

Transformer是一种基于自注意力机制的模型架构,最初用于自然语言处理任务。其关键部分包括:

  • 自注意力机制:允许模型在处理每个输入元素时关注其他位置的元素,从而捕捉长距离依赖关系。
  • 位置编码:由于Transformer不使用传统的序列信息处理方法,它通过位置编码来引入序列的位置信息。
  • 多头自注意力:多个自注意力机制并行工作,捕捉输入的不同特征。

3. 双向长短期记忆网络(BiLSTM)

双向LSTM(BiLSTM)是一种改进的LSTM网络,它同时考虑了序列的正向和反向信息。BiLSTM包括:

  • 前向LSTM:处理序列的正向信息。
  • 反向LSTM:处理序列的反向信息。

通过结合这两种信息,BiLSTM能够更全面地理解时间序列数据的上下文信息。

4. 模型流程

  1. 数据预处理:对时间序列数据进行标准化、归一化和分割,以适应模型输入。

  2. 特征提取

    • 使用Transformer进行特征提取。Transformer通过自注意力机制捕捉序列中的重要特征。
    • 在Transformer的输出层中,可能包括多个Transformer层进行深层次的特征学习。
  3. 双向LSTM处理

    • Transformer的输出作为BiLSTM的输入。
    • BiLSTM进一步处理这些特征,考虑序列的前向和反向信息,增强时间序列的上下文理解。
  4. 优化与调优

    • 使用鲸鱼优化算法(WOA)对模型的超参数进行优化。例如,调整Transformer的层数、注意力头数、BiLSTM的隐藏单元数等。
    • WOA通过群体搜索来找到最佳的超参数配置,从而提高预测性能。
  5. 预测

    • 将经过BiLSTM处理后的特征输入到最终的预测层(如全连接层),生成预测结果。
    • 评估模型性能,调整参数以优化预测效果。
  6. 模型评估

    • 使用各种评估指标(如均方误差、平均绝对误差等)来评估模型的预测准确性。
    • 根据评估结果进行进一步的模型调优。

5. 优点和挑战

优点

  • 能够捕捉复杂的时间序列特征。
  • Transformer提供了强大的特征提取能力,BiLSTM增强了上下文信息的理解。
  • WOA优化了模型参数,提高了模型的性能。

挑战

  • 计算资源消耗较大,特别是在处理长序列时。
  • 模型的复杂性和参数调优需要较多的计算和实验。

这种模型结合了现代深度学习技术的优势,适用于需要高精度预测的时间序列任务,如金融市场预测、气象数据分析等。

二、实验结果

回归预测|基于鲸鱼优化WOA-Transformer-BiLSTM组合模型的数据回归预测Matlab程序多特征输入单输出_第1张图片

三、核心代码


%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');

%%  数据分析
num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_samples = size(res, 1);                  % 样本个数
res = res(randperm(num_samples), :);         % 打乱数据集(不希望打乱时,注释该行)
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度

%%  划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
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 = T_train;
t_test  = T_test;

%%  转置以适应模型
p_train = p_train'; p_test = p_test';
t_train = t_train'; t_test = t_test';

四、代码获取

私信即可

五、总结

包括但不限于
优化BP神经网络,深度神经网络DNN,极限学习机ELM,鲁棒极限学习机RELM,核极限学习机KELM,混合核极限学习机HKELM,支持向量机SVR,相关向量机RVM,最小二乘回归PLS,最小二乘支持向量机LSSVM,LightGBM,Xgboost,RBF径向基神经网络,概率神经网络PNN,GRNN,Elman,随机森林RF,卷积神经网络CNN,长短期记忆网络LSTM,BiLSTM,GRU,BiGRU,TCN,BiTCN,CNN-LSTM,TCN-LSTM,BiTCN-BiGRU,LSTM–Attention,VMD–LSTM,PCA–BP等等

用于数据的分类,时序,回归预测。
多特征输入,单输出,多输出

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