多維時序 | MATLAB實現SAO-CNN-BiGRU-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SAO-CNN-BiGRU-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SAO-CNN-BiGRU-Multihead-Attention雪消融算法優化結合卷積神經網絡 (CNN) 和雙向門控循環單元 (BiGRU融合多頭自注意力機制的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。

多頭自注意力機制使得模型能夠更靈活地對不同時間步的輸入信息進行加權。這有助于模型更加集中地關注對預測目標有更大影響的時間點。?自注意力機制還有助于處理時間序列中長期依賴關系，提高了模型在預測時對輸入序列的全局信息的感知。

SAO算法相較于其他優化算法的優勢在于其獨特的雙重種群機制、高效的探索與利用策略以及靈活的位置更新方程。這些特點使其在處理復雜優化問題時表現出更好的平衡能力、搜索效率和適應性，特別是在多峰值和高維問題上。此外，SAO算法的物理背景和數學原理為解決實際問題提供了新的視角。CNN可以用于提取時間序列數據中的局部特征。通過使用卷積層和池化層，CNN可以捕捉到時間序列中的空間和時間依賴關系。卷積層可以識別不同頻率的模式，而池化層可以減少特征維度并保留最重要的信息。
接下來，使用雙向門控循環單元（BiGRU）來學習時間序列數據中的長期依賴性。BiGRU結構可以同時考慮過去和未來的信息，從而更好地捕捉時間序列中的動態模式。通過雙向結構，模型可以利用過去和未來的上下文信息來進行更準確的預測。
最后，引入多頭自注意力機制，可以進一步提高模型的性能。自注意力機制允許模型自動學習時間序列數據中不同位置的重要性權重，從而更好地關注關鍵的時間步。多頭自注意力機制可以并行地學習多個不同的注意力權重，以捕捉不同的關注點。
通過將CNN、BiGRU和多頭自注意力機制結合起來，可以構建一個強大的模型，用于雪消融的多變量時間序列預測。模型可以同時考慮局部特征、長期依賴性和重要性權重，從而提高預測的準確性。

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SAO-CNN-BiGRU-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