多維時序 | MATLAB實現RIME-CNN-BiLSTM-Multihead-Attention多頭注意力機制多變量時間序列預測

預測效果

基本介紹

MATLAB實現RIME-CNN-BiLSTM-Multihead-Attention多頭注意力機制多變量時間序列預測。

模型描述

MATLAB實現RIME-CNN-BiLSTM-Multihead-Attention霜冰優化算法（RIME）、卷積神經網絡（CNN）和雙向長短期記憶網絡（BiLSTM）融合多頭自注意力機制（Multihead SelfAttention）多變量時間序列預測，用于處理時間序列數據；適用平臺：Matlab 2023及以上
1.data為數據集，格式為excel，4個輸入特征，1個輸出特征，考慮歷史特征的影響，多變量時間序列預測；
2.主程序文件，運行即可；
3.命令窗口輸出R2、MAE、MAPE、MSE和MBE，可在下載區獲取數據和程序內容；
注意程序和數據放在一個文件夾，運行環境為Matlab2023b及以上。

RIME-CNN-BiLSTM-Multihead-Attention模型的構建：
定義輸入層和相應的輸入維度。使用RIME算法對超參數進行優化。 霜冰優化算法是2023年發表于SCI、中科院二區Top期刊《Neurocomputing》上的新優化算法。使用CNN進行進一步的特征提取和表示學習。使用BiLSTM建模時間序列的長期依賴關系。引入Multihead SelfAttention機制增強模型對元素之間關聯性的建模能力。模型訓練，定義損失函數。使用優化算法（如隨機梯度下降或Adam）來最小化損失函數。迭代訓練模型，并監測訓練集和驗證集上的性能指標，如損失和準確率。模型預測，使用訓練好的模型對測試集或新數據進行預測。對預測結果進行后處理，如反歸一化。

程序設計

• 完整程序和數據獲取方式1：同等價值程序兌換；
• 完整程序和數據獲取方式2：私信博主回復MATLAB實現RIME-CNN-BiLSTM-Multihead-Attention多頭注意力機制多變量時間序列預測獲取。

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%%  數據集分析
outdim = 1;                                  % 最后一列為輸出
num_size = 0.7;                              % 訓練集占數據集比例
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 訓練集樣本個數
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 輸入特征維度
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%%  劃分訓練集和測試集
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);
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原文鏈接：https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/130471154

參考資料

[1] http://t.csdn.cn/pCWSp
[2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm=1001.2014.3001.5501
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm=1001.2014.3001.5501