网站后台如何做文件下载连接,wordpress技术网主题,wordpress ping服务插件,网络培训课程回归预测|基于灰狼优化GWO-Transformer-LSTM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 前言回归预测|基于灰狼优化GWO-Transformer-BiLSTM组合模型的数据回归预测Matlab程序 多特征输入单输出GWO-Transformer-BiLSTM 一、GWO-Transformer-BiLSTM模型二、实验… 回归预测|基于灰狼优化GWO-Transformer-LSTM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 前言回归预测|基于灰狼优化GWO-Transformer-BiLSTM组合模型的数据回归预测Matlab程序 多特征输入单输出GWO-Transformer-BiLSTM 一、GWO-Transformer-BiLSTM模型二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结 前言
回归预测|基于灰狼优化GWO-Transformer-BiLSTM组合模型的数据回归预测Matlab程序 多特征输入单输出GWO-Transformer-BiLSTM
一、GWO-Transformer-BiLSTM模型
GWO-Transformer-BiLSTM模型结合了灰狼优化算法GWO、Transformer和双向LSTMBiLSTM以提升序列数据处理的性能。以下是详细原理和流程 GWO灰狼优化算法 目标优化模型的超参数或权重。过程模拟灰狼的狩猎行为通过在搜索空间中寻找最优解来优化模型参数。它包括以下步骤 初始化随机生成灰狼的位置作为初始解。评估根据适应度函数评估这些解。更新根据最优解猎物和其他灰狼的位置更新位置逐步收敛到最优解。 Transformer 编码器通过自注意力机制处理输入序列将每个位置的表示计算为其他位置的加权和。主要包括多头自注意力机制和前馈神经网络。解码器接收编码器的输出和先前的输出序列通过自注意力和交叉注意力机制生成最终的输出序列。 BiLSTM双向长短期记忆网络 前向LSTM处理输入序列从前到后的上下文信息。后向LSTM处理输入序列从后到前的上下文信息。结合将前向和后向LSTM的输出进行拼接或融合从而获取更全面的上下文表示。
整合流程
优化阶段使用GWO优化Transformer和BiLSTM模型的超参数或权重。数据处理 输入数据首先经过Transformer编码器处理捕捉全局依赖关系。Transformer的输出被送入BiLSTM模块进一步提取上下文信息。 输出生成BiLSTM的输出用于生成最终的预测结果结合模型的优化参数提供更准确的结果。
这个组合利用GWO的优化能力Transformer的自注意力机制和BiLSTM的双向上下文捕捉从而提升了模型在处理复杂序列数据时的表现。
二、实验结果
GWO-Transformer-BiLSTM实验结果 网络结构 三、核心代码
%% 数据分析
num_size 0.8; % 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
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, ps_output] mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test mapminmax(apply, T_test, ps_output);%% 数据平铺
P_train double(reshape(P_train, f_, 1, 1, M));
P_test double(reshape(P_test , f_, 1, 1, N));t_train double(t_train);
t_test double(t_test) ;%% 数据格式转换
for i 1 : Mp_train{i, 1} P_train(:, :, 1, i);
endfor i 1 : Np_test{i, 1} P_test( :, :, 1, i);
end%% 灰狼优化算法 参数设置
fun getObjValue; % 目标函数
dim 3; % 优化参数个数
lb [1, 16 0.001]; % 优化参数目标下限
ub [4, 128 0.01]; % 优化参数目标上限
pop 2; % 种群数量
Max_iteration 3; % 最大迭代次数 %% 优化算法
[Best_score, Best_pos, curve] GWO(pop, Max_iteration, lb, ub, dim, fun);
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LSSVMLightGBMXgboostRBF径向基神经网络概率神经网络PNNGRNNElman随机森林RF卷积神经网络CNN长短期记忆网络LSTMBiLSTMGRUBiGRUTCNBiTCNCNN-LSTMTCN-LSTMBiTCN-BiGRULSTM–AttentionVMD–LSTMPCA–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
