健康濮阳门户网站建设,服务器的做网站空间,18款禁用网站app入口,有电脑网站怎样建手机SCI一区级 | Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Multihead-Attention多变量多步时序预测 目录 SCI一区级 | Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Multihead-Attention多变量多步时序预测预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 1.Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Multihead-Attention霜冰算法…SCI一区级 | Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Multihead-Attention多变量多步时序预测 目录 SCI一区级 | Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Multihead-Attention多变量多步时序预测预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 1.Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Multihead-Attention霜冰算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测算法优化学习率卷积核大小神经元个数以最小MAPE为目标函数 CNN卷积核大小卷积核大小决定了CNN网络的感受野即每个卷积层可以捕获的特征的空间范围。选择不同大小的卷积核可以影响模型的特征提取能力。较小的卷积核可以捕获更细粒度的特征而较大的卷积核可以捕获更宏观的特征。 LSTM神经元个数LSTM是一种适用于序列数据的循环神经网络其神经元个数决定了模型的复杂性和记忆能力。较多的LSTM神经元可以提高模型的学习能力但可能导致过拟合。 学习率学习率是训练深度学习模型时的一个关键超参数它控制每次参数更新的步长。学习率过大可能导致模型不稳定和发散学习率过小可能导致训练过慢或陷入局部最小值。 多头自注意力层 (Multihead-Self-Attention)Multihead-Self-Attention多头注意力机制是一种用于模型关注输入序列中不同位置相关性的机制。它通过计算每个位置与其他位置之间的注意力权重进而对输入序列进行加权求和。注意力能够帮助模型在处理序列数据时对不同位置的信息进行适当的加权从而更好地捕捉序列中的关键信息。在时序预测任务中注意力机制可以用于对序列中不同时间步之间的相关性进行建模。 霜冰优化算法是2023年发表于SCI、中科院二区Top期刊《Neurocomputing》上的新优化算法现如今还未有相关的优化算法应用文献。RIME主要对霜冰的形成过程进行模拟将其巧妙地应用于算法搜索领域。 2.运行环境为Matlab2023a及以上提供损失、RMSE迭代变化极坐标图网络的特征可视化图测试对比图适应度曲线若首轮精度最高则适应度曲线为水平直线 3.excel数据集负荷数据集输入多个特征输出单个变量考虑历史特征的影响多变量多步时间序列预测多步预测即预测下一天96个时间点main.m为主程序运行即可所有文件放在一个文件夹 4.命令窗口输出SSE、RMSE、MSE、MAE、MAPE、R2、r多指标评价适用领域负荷预测、风速预测、光伏功率预测、发电功率预测、碳价预测等多种应用。 程序设计
完整源码和数据获取方式私信博主回复Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Multihead-Attention多变量多步时序预测。
%% 清除内存、清除屏幕
clc
clear
%% 导入数据
data xlsread(负荷数据.xlsx);
rng(0)
%% 数据分析
daynum30; %% 数据量较大选取daynum天的数据
step96; %% 多步预测
data data(end-step*daynum1:end,:);
W_data data(:,end); %% 实际值输出每天24小时每小时4个采样点
%% 数据归一化
[features, ~] mapminmax(Features, 0, 1);
[w_data, ps_output] mapminmax(W_data, 0, 1);
%% 数据平铺为4-D
LP_Features double(reshape(features,fnum,step,1,daynum)); %% 特征数据格式
LP_WindData double(reshape(w_data,step,1,1,daynum)); %% 实际数据格式%% 格式转换为cell
NumDays daynum; %% 数据总天数为daynum天
for i1:NumDaysFeaturesData{1,i} LP_Features(:,:,1,i);
endfor i1:NumDaysRealData{1,i} LP_WindData(:,:,1,i);
end%% 划分数据
XTrain FeaturesData(:,1:daynum-2); %% 训练集输入为 1-(daynum-2)天的特征
YTrain RealData(:,2:daynum-1); %% 训练集输出为 2-(daynum-1)天的实际值 Best_rime zeros(1, dim);Best_rime_rate inf; % 用于最大化问题请将此值改为 -inffor i 1:dimRimepop(:, i) lb(i) rand(SearchAgents_no, 1) .* (ub(i) - lb(i)); % 初始种群endLb lb .* ones(1, dim); % 下边界Ub ub .* ones(1, dim); % 上边界it 1; % 迭代次数Convergence_curve zeros(1, Max_iter);Rime_rates zeros(1, SearchAgents_no); % 初始化适应度值newRime_rates zeros(1, SearchAgents_no);W 5; % 软霜冰参数在论文第4.3.1节中有详细讨论% 计算初始位置的适应度值for i 1:SearchAgents_no[Rime_rates(1, i),Value{i},Net{i},Info{i}] fobj(Rimepop(i, :)); % 计算每个搜索体的适应度值% 进行贪婪选择if Rime_rates(1, i) Best_rime_rateBest_rime_rate Rime_rates(1, i);Best_rime Rimepop(i, :);bestPred Value{i};bestNet Net{i};bestInfo Info{i};endend% 主循环while it Max_iterRimeFactor (rand - 0.5) * 2 * cos((pi * it / (Max_iter / 10))) * (1 - round(it * W / Max_iter) / W); % 公式(3),(4),(5)的参数E (it / Max_iter)^0.5; % 公式(6)newRimepop Rimepop; % 记录新的种群normalized_rime_rates normr(Rime_rates); % 公式(7)的参数for i 1:SearchAgents_nofor j 1:dim% 软霜冰搜索策略r1 rand();if r1 EnewRimepop(i, j) Best_rime(1, j) RimeFactor * ((Ub(j) - Lb(j)) * rand Lb(j)); % 公式(3)end% 硬霜冰穿刺机制r2 rand();if r2 normalized_rime_rates(i)newRimepop(i, j) Best_rime(1, j); % 公式(7)endendend参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm1001.2014.3001.5501 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm1001.2014.3001.5501
