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杭州网站开发外包公司,大丰做网站哪家公司好,公司注册地址和实际经营地址不一样可以吗,苏州网站建设自学PSO-BiLSTM-Attention基于粒子群算法优化双向长短期记忆神经网络结合SE注意力机制的多变量回归组合预测模型 Matlab语言 可直接运行 1.多变量单输出#xff0c;也可替换为时间序列单列预测#xff0c;粒子群算法也可替换为其他优化算法#xff08;如灰狼、蜣螂#xff09;。…PSO-BiLSTM-Attention基于粒子群算法优化双向长短期记忆神经网络结合SE注意力机制的多变量回归组合预测模型 Matlab语言 可直接运行 1.多变量单输出也可替换为时间序列单列预测粒子群算法也可替换为其他优化算法如灰狼、蜣螂。 Matlab版本最好在2020B及以上。 使用粒子群优化的参数为学习率隐藏层节点数 正则化参数。 评价指标包括:R2、MAE、RMSE和MAPE等出图效果如图1所示可完全满足您的需求 2.直接替换Excel数据即可用注释清晰适合新手小白 3.附赠示例数据输入格式如图3所示不同特征数量均可运行main文件一键出图function [best_params, convergence_curve] PSO(Data) % 粒子群参数设置 n_particles 20; % 小样本测试用正式可以调大 max_iter 50; dim 3; % 优化学习率、隐藏节点数、正则化参数 % 参数范围设定 bounds [0.001, 0.1; % 学习率范围 50, 200; % 隐藏节点数 0.0001, 0.01]; % 正则化系数 % 初始化粒子群 particles struct(position,[],velocity,[],cost,[],best,[]); for i1:n_particles particles(i).position bounds(:,1) (bounds(:,2)-bounds(:,1)).*rand(dim,1); particles(i).velocity zeros(dim,1); particles(i).cost cost_function(particles(i).position, Data); particles(i).best.position particles(i).position; particles(i).best.cost particles(i).cost; end % 迭代优化过程 for iter1:max_iter for i1:n_particles % 更新速度和位置这里简化了邻域最优计算 inertia 0.6; cognitive 1.4 * rand(); social 1.4 * rand(); particles(i).velocity inertia * particles(i).velocity ... cognitive * rand(dim,1).*(particles(i).best.position - particles(i).position) ... social * rand(dim,1).*(global_best.position - particles(i).position); particles(i).position particles(i).position particles(i).velocity; % 边界处理 particles(i).position max(particles(i).position, bounds(:,1)); particles(i).position min(particles(i).position, bounds(:,2)); % 评估新位置 current_cost cost_function(particles(i).position, Data); if current_cost particles(i).best.cost particles(i).best.position particles(i).position; particles(i).best.cost current_cost; end end % 记录收敛曲线 convergence_curve(iter) global_best.cost; end end这段代码有几个注意点粒子速度更新公式里的系数设置比较讲究正式用的时候建议加上自适应调整。边界处理用到了矩阵运算比逐元素判断更高效。实际运行时可以加个并行计算把每个粒子的cost评估放到parfor里加速。接下来看模型结构的关键部分这里用到了双向LSTM和SE注意力function net create_model(inputSize, numHiddenUnits, learningRate, regParam) layers [ sequenceInputLayer(inputSize) bilstmLayer(numHiddenUnits,OutputMode,sequence) squeezeLayer % 自定义层处理维度 % SE注意力模块 functionLayer((X) se_block(X), Formattable, true) fullyConnectedLayer(64) reluLayer fullyConnectedLayer(1) regressionLayer ]; options trainingOptions(adam, ... LearnRate, learningRate, ... L2Regularization, regParam, ... MaxEpochs, 200, ... Plots, none); net trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options); end % SE注意力实现 function Y se_block(X) [h, w, c] size(X); squeeze mean(X, [1 2]); % 全局平均池化 excitation fullyconnect(squeeze, c/4, WeightsInitializer,he)... relu... fullyconnect(c, WeightsInitializer,he)... sigmoid; Y X .* reshape(excitation,1,1,c); end这个SE模块的实现用了函数层好处是不用自定义层类。注意通道压缩比例设为4这个参数对计算量影响挺大。双向LSTM的输出模式要用sequence才能保留时间维度信息后面接的squeeze层是为了去掉多余的维度。新手使用时最容易出错的地方是数据预处理这里给出标准化的正确姿势% 数据预处理 data readmatrix(your_data.xlsx); [~, ~, data_norm] normalize(data); % 2020b新增的语法 % 滑动窗口构造时序样本 lookback 12; % 根据数据周期调整 [XTrain, YTrain] create_dataset(data_norm, lookback); % 数据集拆分 train_ratio 0.8; split_idx floor(size(XTrain,1)*train_ratio); XVal XTrain(split_idx1:end,:); YVal YTrain(split_idx1:end); XTrain XTrain(1:split_idx,:); YTrain YTrain(1:split_idx);滑动窗口的实现要注意别把未来数据泄露到输入里。数据标准化一定要用训练集统计量来处理验证/测试集这个坑很多人踩过。最后是结果可视化部分可以这样展示预测效果% 预测结果反标准化 pred predict(net, XTest); pred pred * data_std(end) data_mean(end); % 假设目标在最后一列 % 绘制对比曲线 figure(Position,[200,200,800,400]) plot(YTest, LineWidth,1.5) hold on plot(pred, --) legend(真实值,预测值) title([R2,num2str(r2_score), MAPE,num2str(mape_score)]) xlabel(时间步) ylabel(目标值) grid on % 附加注意力权重可视化 attention_weights get_attention_weights(net, XTest); figure imagesc(attention_weights) title(特征注意力热力图) xlabel(时间步) ylabel(特征维度) colorbar画图时建议用真实的日期标签代替时间步如果数据有时间戳的话。注意力热力图的解读要注意颜色深浅代表特征在不同时间步的重要性可以辅助分析模型关注点。整套代码跑起来大概需要5-15分钟取决于数据量和粒子数记得在运行前检查Excel数据是否第一列是时间戳可选特征列是否连续无缺失输出目标是否在最后一列Matlab有没有安装Deep Learning Toolbox遇到报错先看这几点基本上新手都能跑起来。想替换其他优化算法的话把PSO函数换成GWO或者蜣螂算法的实现就行注意保持参数传递接口一致。