多维时序 | MATLAB实现KOA-CNN-BiGRU-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测
目录
- 多维时序 | MATLAB实现KOA-CNN-BiGRU-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
- 模型描述
- 程序设计
- 参考资料
预测效果
基本介绍
MATLAB实现KOA-CNN-BiGRU-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测。基于开普勒优化算法（KOA）、卷积神经网络（CNN）和双向门控循环单元网络（BiGRU）融合注意力机制的多变量时间序列预测。
模型描述
KOA-CNN-BiGRU-Multihead-Attention多头注意力机制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。开普勒优化算法（Kepler optimization algorithm，KOA）由Mohamed Abdel-Basset等人于2023年提出的一种基于物理学的元启发式算法，于2023年5月发表在SCI、中科院1区Top顶级期刊《Knowledge-Based Systems》上，它受到开普勒行星运动定律的启发，可以预测行星在任何给定时间的位置和速度。在KOA中，每个行星及其位置都是一个候选解，它在优化过程中随机更新，相对于迄今为止最优解。
多头自注意力机制使得模型能够更灵活地对不同时间步的输入信息进行加权。这有助于模型更加集中地关注对预测目标有更大影响的时间点。自注意力机制还有助于处理时间序列中长期依赖关系，提高了模型在预测时对输入序列的全局信息的感知。
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KOA-CNN-BiGRU-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测获取。
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%% 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
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%% 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);
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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
