目錄
1.前言
2.算法運行效果圖預覽
3.算法運行軟件版本
4.部分核心程序
5.算法仿真參數
6.算法理論概述
7.參考文獻
8.算法完整程序工程
1.前言
? ? ? ?時間序列預測是機器學習領域的重要任務，廣泛應用于氣象預報、金融走勢分析、工業設備故障預警等場景。傳統時間序列模型（如 ARIMA、單 LSTM）在處理長序列依賴、捕捉多尺度特征時存在局限性，而雙向LSTM（BiLSTM）?可同時利用歷史與未來上下文信息，多頭注意力（Multi-Head Attention）?能聚焦關鍵時間步特征，二者融合的BiLSTM-MATT算法有效解決了上述問題，成為當前高精度時間序列預測的主流方案之一。
2.算法運行效果圖預覽
(完整程序運行后無水印)
3.算法運行軟件版本
Matlab2024b(推薦)或者matlab2022a
4.部分核心程序
（完整版代碼包含中文注釋和操作步驟視頻）
[V,I] = min(JJ);
X = phen1(I,:);LR = X(1);
numHiddenUnits = floor(X(2))+1;% 定義隱藏層中LSTM單元的數量%CNN-GRU-ATT
layers = func_model2(Dim,Dimo,numHiddenUnits);%設置
%迭代次數
%學習率為0.001
options = trainingOptions('adam', ... 'MaxEpochs', 3000, ... 'InitialLearnRate', LR, ... 'LearnRateSchedule', 'piecewise', ... 'LearnRateDropFactor', 0.1, ... 'LearnRateDropPeriod', 1000, ... 'Shuffle', 'every-epoch', ... 'Plots', 'training-progress', ... 'Verbose', false);%訓練
[Net,INFO] = trainNetwork(Nsp_train2, NTsp_train, layers, options);%數據預測
Dpre1 = predict(Net, Nsp_train2);
Dpre2 = predict(Net, Nsp_test2);%歸一化還原
T_sim1=Dpre1*Vmax2;
T_sim2=Dpre2*Vmax2;Tat_train=Tat_train-mean(Tat_train);
T_sim1=T_sim1-mean(T_sim1);
Tmax1 = max(Tat_train);
Tmax2 = max(T_sim1);
T_sim1=Tmax1*T_sim1/Tmax2;Tat_test=Tat_test-mean(Tat_test);
T_sim2=T_sim2-mean(T_sim2);
T2max1 = max(Tat_test);
T2max2 = max(T_sim2);
T_sim2=T2max1*T_sim2/T2max2;
%網絡結構
analyzeNetwork(Net)figure
subplot(211);
plot(1: Num1, Tat_train,'-bs',...'LineWidth',1,...'MarkerSize',6,...'MarkerEdgeColor','k',...'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
hold on
plot(1: Num1, T_sim1,'g',...'LineWidth',2,...'MarkerSize',6,...'MarkerEdgeColor','k',...'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);legend('真實值', '預測值')
xlabel('預測樣本')
ylabel('預測結果')
grid onsubplot(212);
plot(1: Num1, Tat_train-T_sim1','-bs',...'LineWidth',1,...'MarkerSize',6,...'MarkerEdgeColor','k',...'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);xlabel('預測樣本')
ylabel('預測誤差')
grid on
ylim([-50,50]);figure
subplot(211);
plot(1: Num2, Tat_test,'-bs',...'LineWidth',1,...'MarkerSize',6,...'MarkerEdgeColor','k',...'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
hold on
plot(1: Num2, T_sim2,'g',...'LineWidth',2,...'MarkerSize',6,...'MarkerEdgeColor','k',...'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
legend('真實值', '預測值')
xlabel('測試樣本')
ylabel('測試結果')
grid onsubplot(212);
plot(1: Num2, Tat_test-T_sim2','-bs',...'LineWidth',1,...'MarkerSize',6,...'MarkerEdgeColor','k',...'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);xlabel('預測樣本')
ylabel('預測誤差')
grid on
ylim([-50,50]);
2295.算法仿真參數
MAXGEN = 15;
NIND = 10;
Nums = 2;
Chrom = crtbp(NIND,Nums*10);%sh
Areas = [];
for i = 1:1Areas = [Areas,[0.00001;0.001]];% 整體學習率
end
for i = 1:1Areas = [Areas,[2;12]];% BILSTM層數
end6.算法理論概述
? ? ? ?傳統單向LSTM僅能從歷史到未來（左→右）處理序列，無法利用“未來”上下文（如預測第t步時，無法參考t+1、t+2步的信息），而BiLSTM通過并行部署“正向LSTM”與“反向LSTM”，將雙向信息融合為統一的時序特征表示，具體原理如下：
BiLSTM雖能捕捉雙向依賴，但對所有時間步的隱藏狀態 “一視同仁”，無法突出對預測結果更重要的關鍵時間步。 而BiLSTM-MATT的核心是“BiLSTM提取雙向時序特征→多頭注意力聚焦關鍵特征→全連接層輸出預測結果”，其架構流程如下：
? ? ? ?多頭注意力層是算法的“特征篩選器”，通過并行計算h個注意力頭，捕捉不同維度的關鍵時間步特征，其實現分為“單頭注意力計算”和“多頭融合”兩步。
7.參考文獻
[1]程熙曄,馬旭恒,楊帆,等.基于BiLSTM和多頭注意力機制的超短期電力負荷預測[J].農村電氣化, 2024(12):41-45.DOI:10.13882/j.cnki.ncdqh.2410A032.
[2]田源,高樹國,邢超,等.基于多頭注意力機制和TCN-BiLSTM的IGBT剩余壽命預測方法[J].電氣工程學報, 2025(3).
8.算法完整程序工程
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