江苏个人备案网站内容,网站sem怎么做,虚拟机wordpress,西安正邦网站建设声明#xff1a;文章是从本人公众号中复制而来#xff0c;因此#xff0c;想最新最快了解各类智能优化算法及其改进的朋友#xff0c;可关注我的公众号#xff1a;强盛机器学习#xff0c;不定期会有很多免费代码分享~
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部… 声明文章是从本人公众号中复制而来因此想最新最快了解各类智能优化算法及其改进的朋友可关注我的公众号强盛机器学习不定期会有很多免费代码分享~
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部分代码
完整代码获取 今天为大家带来一期PSA-CNN-LSTM-Attention回归预测代码知网和WOS都是搜不到的完全是作者独家创立的可以说是尚未发表的创新点直接替换Excel数据即可用 特别需要指出的是我们在各个学术平台上搜索PSA-CNN-LSTM-Attention都是完全搜索不到这个模型的不信的可以看下面截图 知网平台 WOS平台 废话不多说直接看效果图
效果展示 训练集预测效果图 测试集预测效果图 四张曲线拟合图 适应度变化曲线图 误差直方图 网络结构图 迭代曲线图 以上所有图片9张作者都已精心整理过代码都可以一键运行main直接出图非常方便 适用平台Matlab2020B及以上没有的文件夹里已经免费提供安装包直接下载即可
数据介绍 本期采用的数据是经典的多变量时间序列预测数据集是为了方便大家替换自己的数据集各个变量采用特征1、特征2…表示无实际含义最后一列即为输出。 更换自己的数据时只需最后一列放想要预测的列其余列放特征即可无需更改代码非常方便
创新点 以下这些文字如果大家需要用这个程序写论文都是可以直接搬运的 1.结合CNN和LSTM的优势 CNN通过卷积层处理输入数据提取局部特征LSTM则处理序列化的特征捕捉长期依赖关系。这种结合方式使得模型既能理解局部的输入特征也能理解这些特征随时间的变化关系增强了模型对于复杂序列数据的理解能力。 2.引入注意力机制 在CNN之后引入全局平均池化层和SE通道注意力机制通过学习各个通道的重要性来自适应地重新校准通道的特征响应增强模型对重要特征的敏感度与关键特征的关注度提高了模型的表示能力。这使得模型能够更加关注于对预测目标最重要的特征。这种机制进一步增强了模型捕捉关键信息的能力同时保留了序列特征的丰富性。 3.利用24年最新的PSA优化算法实现超参数自动优化 PID搜索优化算法(PID-based search algorithm, PSA)于2023年12月发表在中科院1区Top SCI期刊《Expert Systems With Applications》上该算法刚刚提出提出时间极短目前还没有使用该算法的文献你先用你就是创新 PSA灵感来源于增量PID算法通过连续调整系统偏差将整个种群收敛到最优状态。原文作者以CEC2017的基准测试函数和六个约束问题。通过与近年来提出的七种元启发式算法的比较验证了PSA的优化性能。实验结果表明PSA算法在大部分函数上均取得了最优结果 具体原理和测试效果请看这篇推文
SCI一区新算法-PID搜索优化算法(PSA)-公式原理详解与性能测评 Matlab代码免费获取
模型流程 最后再介绍一下我们的这个模型是怎么实现的以及它的流程 1.数据导入从Excel文件中读取数据设定最后一列为输出变量其余列作为特征变量。 2.训练集与测试集划分按比例划分训练集和测试集采用时间序列的重构方法准备数据。 3.数据归一化对训练集和测试集的特征和标签进行归一化处理以提高模型训练效率。 4.优化算法确定超参数使用PID优化算法(PSA)确定CNN-LSTM-Attention模型的最优参数包括学习率、隐藏层节点数和正则化系数。 5.构建模型设计CNN-LSTM-Attention网络其中CNN用于特征提取LSTM处理序列依赖注意力机制强化关键信息。 6.模型训练将PSA算法确定的最优参数代入该模型使用训练集对CNN-LSTM-Attention模型进行训练。 7.模型预测利用训练好的模型对训练集和测试集进行预测然后对预测结果进行反归一化。 8.性能评估通过绘制真实值与预测值的对比图并计算R^2、MAE、RMSE和MAPE等指标评估模型性能。
部分代码
%% 导入数据result xlsread(数据集.xlsx);%% 数据分析num_samples length(result); % 样本个数kim 6; % 延时步长前面多行历史数据作为自变量zim 1; % 跨zim个时间点进行预测nim size(result, 2) - 1; % 原始数据的特征是数目%% 划分数据集for i 1: num_samples - kim - zim 1 res(i, :) [reshape(result(i: i kim - 1 zim, 1: end - 1), 1, ... (kim zim) * nim), result(i kim zim - 1, end)];end%% 数据集分析outdim 1; % 最后一列为输出num_size 0.8; % 训练集占数据集比例num_train_s round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数f_ size(res, 2) - outdim; % 输入特征长度%% 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);
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