【独家原创未发表】基于差分进化算法(DE)优化Transformer结合双向长短期记忆神经网络 (BiLSTM)的数据回归预测附Matlab代码

✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料个人信条格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。 内容介绍一、背景一数据回归预测的广泛需求在众多领域如经济金融、能源管理、环境监测等准确的数据回归预测至关重要。在金融领域预测股票价格、汇率走势等有助于投资者做出明智决策能源管理中预测电力负荷、能源消耗可实现能源的高效分配与调度环境监测时预测污染物浓度、气候变化趋势为环境保护提供科学依据。因此开发高精度的数据回归预测模型具有重要的现实意义。二Transformer 与 BiLSTM 的特点及局限TransformerTransformer 架构凭借自注意力机制能够有效捕捉序列数据中的长距离依赖关系在自然语言处理等领域取得了显著成功。其并行计算能力使其训练速度较快且能处理变长序列。然而Transformer 在处理时间序列数据时可能对局部细节信息捕捉不足因为自注意力机制在关注全局信息时有时会忽略局部的细微变化。BiLSTM双向长短期记忆神经网络BiLSTM可以同时从正向和反向处理时间序列数据充分利用序列的前后文信息对局部特征和时间依赖关系有较好的捕捉能力。但随着序列长度的增加BiLSTM 的计算复杂度显著上升且由于其循环结构难以实现并行计算训练效率较低。三结合 Transformer 与 BiLSTM 的优势将 Transformer 与 BiLSTM 结合可以互补两者的优势。利用 Transformer 的自注意力机制捕捉长序列中的全局依赖同时借助 BiLSTM 对局部信息的敏感捕捉能力有望提升模型对时间序列数据的整体处理能力从而提高数据回归预测的准确性。四差分进化算法DE优化的必要性尽管 Transformer 与 BiLSTM 结合具有潜力但模型的性能高度依赖于其参数设置。手动调参不仅耗时费力还难以找到最优参数组合。差分进化算法DE作为一种高效的全局优化算法具有较强的鲁棒性和搜索能力。通过 DE 对结合模型的参数进行优化可以在复杂的参数空间中搜索到更优的参数提升模型的预测性能。二、原理一Transformer 架构⛳️ 运行结果 部分代码%% 导入数据res xlsread(数据集.xlsx);%% 数据分析num_size 0.7; % 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res res(randperm(num_samples), :); % 打乱数据集不希望打乱时注释该行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); 参考文献往期回顾扫扫下方二维码