JCR一区级 | Matlab实现蜣螂算法DBO-Transformer-LSTM多变量回归预测

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内容介绍

摘要: 水质预测对于环境保护和资源管理至关重要。本文提出了一种基于蜣螂算法 (Dung Beetle Optimizer, DBO)、DBO-Transformer 和 LSTM 的多变量水质回归预测模型，旨在提高水质参数预测的精度和效率。该模型利用DBO算法优化DBO-Transformer模型的参数，并将其与LSTM模型结合，充分发挥各自优势，最终实现对多变量水质参数的准确预测。通过对实际水质数据的实验验证，证明了该模型相较于传统方法具有显著的优越性。

关键词: 蜣螂算法；DBO-Transformer；LSTM；多变量回归；水质预测

1. 引言

水质是反映水体环境质量的重要指标，准确预测水质参数对于环境监测、污染控制和资源合理利用具有重要意义。传统的单变量水质预测模型往往忽略了不同水质参数之间的复杂相互作用，难以准确捕捉水质变化的动态特性。近年来，随着深度学习技术的发展，基于神经网络的多变量水质预测模型逐渐成为研究热点。然而，这些模型的参数优化往往依赖于经验或启发式算法，存在参数选择不合理、预测精度不高的问题。

本文提出一种基于蜣螂算法优化的DBO-Transformer-LSTM多变量回归预测模型，用于提高水质参数预测的精度和效率。蜣螂算法是一种新兴的元启发式优化算法，具有收敛速度快、全局搜索能力强的特点。Transformer模型能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，而LSTM模型则擅长处理非线性时间序列数据。将DBO算法、DBO-Transformer和LSTM模型结合，可以充分发挥各自的优势，提高模型的预测精度和泛化能力。

2. 模型构建

本模型由三个主要部分组成：DBO算法、DBO-Transformer模型和LSTM模型。

2.1 蜣螂算法 (DBO)

蜣螂算法模拟了蜣螂滚动粪球的行为，通过模拟蜣螂的觅食、滚动和竞争等行为来寻找全局最优解。DBO算法具有以下优点：参数少、易于实现、收敛速度快、全局搜索能力强。在本文中，DBO算法用于优化DBO-Transformer模型的参数，包括网络层数、神经元个数、学习率等。

2.2 DBO-Transformer模型

Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型，能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。DBO-Transformer模型是在Transformer模型的基础上，结合DBO算法进行参数优化。通过DBO算法寻优，可以找到最优的Transformer模型参数，提高模型的预测精度。

DBO-Transformer模型的结构主要包括：输入层、多头自注意力机制层、前馈神经网络层和输出层。多头自注意力机制能够捕捉不同时间步长之间的关系，从而提高模型的预测精度。前馈神经网络层进一步处理多头自注意力机制的输出，提取更高级别的特征。

2.3 LSTM模型

长短期记忆网络 (LSTM) 是一种特殊的循环神经网络 (RNN)，能够有效处理时间序列数据中的长期依赖关系和梯度消失问题。LSTM模型通过其内部的细胞状态和门控机制，能够选择性地记住或忘记信息，从而提高模型的学习能力和预测精度。在本文中，LSTM模型用于对DBO-Transformer模型的输出进行进一步处理，最终得到水质参数的预测结果。

2.4 模型集成

将DBO-Transformer模型的输出作为LSTM模型的输入，可以充分利用DBO-Transformer模型对长期依赖关系的捕捉能力和LSTM模型对非线性时间序列的处理能力，从而提高模型的整体预测精度。

3. 实验结果与分析

本实验采用某水库的实际水质监测数据，对提出的模型进行了验证。实验数据包括pH值、溶解氧、氨氮、总磷等多个水质参数。将数据分为训练集、验证集和测试集，分别用于模型训练、参数调整和模型性能评估。

实验结果表明，基于DBO-Transformer-LSTM的模型在预测精度方面显著优于传统的SVM、ANN和传统LSTM模型。具体而言，该模型在测试集上的RMSE、MAE和R²等指标均达到了较高的水平，表明该模型具有较好的泛化能力和预测精度。

4. 结论

本文提出了一种基于蜣螂算法优化的DBO-Transformer-LSTM多变量水质回归预测模型。该模型通过DBO算法优化DBO-Transformer模型的参数，并将其与LSTM模型结合，充分发挥了各自的优势，提高了水质参数预测的精度和效率。实验结果验证了该模型的有效性，为水质预测提供了一种新的有效方法。

5. 未来工作

未来工作将集中在以下几个方面：

• 探索更多先进的优化算法，进一步提高模型的预测精度。

• 研究如何处理缺失数据和异常值，提高模型的鲁棒性。

• 将该模型应用于更复杂的实际水质预测场景。

• 结合其他数据源，例如气象数据、水文数据等，构建更完善的水质预测模型。

⛳️ 运行结果

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机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

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|GCN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

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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