多维时序 | MATLAB实现RIME-CNN-LSTM-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测

多维时序 | MATLAB实现RIME-CNN-LSTM-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测

预测效果

基本介绍

MATLAB实现RIME-CNN-LSTM-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测。

模型描述

MATLAB实现RIME-CNN-LSTM-Multihead-Attention霜冰优化算法（RIME）、卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）融合多头自注意力机制（Multihead SelfAttention）多变量时间序列预测，用于处理时间序列数据；适用平台：Matlab 2023及以上
1.data为数据集，格式为excel，4个输入特征，1个输出特征，考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测；
2.主程序文件，运行即可；
3.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MSE和MBE，可在下载区获取数据和程序内容；
注意程序和数据放在一个文件夹，运行环境为Matlab2023b及以上。

RIME-CNN-LSTM-Multihead-Attention模型的构建：
定义输入层和相应的输入维度。使用RIME算法对超参数进行优化。 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。使用CNN进行进一步的特征提取和表示学习。使用LSTM建模时间序列的长期依赖关系。引入Multihead SelfAttention机制增强模型对元素之间关联性的建模能力。模型训练，定义损失函数。使用优化算法（如随机梯度下降或Adam）来最小化损失函数。迭代训练模型，并监测训练集和验证集上的性能指标，如损失和准确率。模型预测，使用训练好的模型对测试集或新数据进行预测。对预测结果进行后处理，如反归一化。

程序设计

• 完整程序和数据获取方式1：同等价值程序兑换；
• 完整程序和数据获取方式2：私信博主回复MATLAB实现RIME-CNN-LSTM-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测获取。

%---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%  数据集分析
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_size = 0.7;                              % 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);
————————————————
版权声明：本文为CSDN博主「机器学习之心」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/130471154

参考资料

[1] http://t.csdn.cn/pCWSp
[2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm=1001.2014.3001.5501
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm=1001.2014.3001.5501