分类预测|基于鲸鱼优化-卷积-长短期记忆网络-注意力数据分类预测Matlab程序 WOA-CNN-LSTM-Attention

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前言

分类预测|基于鲸鱼优化-卷积-长短期记忆网络-注意力数据分类预测Matlab程序 WOA-CNN-LSTM-Attention

一、WOA-CNN-LSTM-Attention模型

WOA-CNN-LSTM-Attention模型结合了鲸鱼优化算法（WOA）、卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和注意力机制（Attention），用于处理具有时间序列或序列特征的数据。以下是该模型的详细原理和流程：

1. 鲸鱼优化算法（WOA）

**鲸鱼优化算法（WOA）**是一种模拟座头鲸捕食行为的群体智能优化算法。主要步骤包括：

• 初始化：生成初始解（鲸鱼种群），这些解表示模型的参数。
• 适应度评估：计算每个解的适应度值，通常使用目标函数（如分类误差或回归损失）。
• 模拟捕食行为：
  • 螺旋更新：模拟鲸鱼围绕猎物的螺旋行为来更新位置。
  • 圈定位：鲸鱼在搜索猎物时通过圈定位行为来更新位置。
• 位置更新：根据当前解的适应度和鲸鱼的捕食行为更新位置。
• 迭代：重复适应度评估和位置更新，直到满足停止条件（如最大迭代次数或收敛精度）。

WOA用于优化CNN-LSTM模型的超参数，如卷积核大小、LSTM单元数量等。

2. 卷积神经网络（CNN）

CNN用于从输入数据中提取特征，尤其适用于处理具有空间结构的数据（如图像、时间序列）。主要步骤包括：

• 输入数据：将数据输入CNN模型。
• 卷积层：使用卷积核对输入数据进行卷积操作，提取局部特征。
• 激活函数：应用非线性激活函数（如ReLU）对卷积结果进行非线性变换。
• 池化层：通过池化操作（如最大池化或平均池化）下采样特征图，减少数据维度并保留重要特征。
• 卷积和池化层堆叠：多个卷积层和池化层堆叠，逐层提取高层次特征。

CNN用于提取输入数据中的空间特征，为后续LSTM网络提供输入。

3. 长短期记忆网络（LSTM）

LSTM是一种改进的递归神经网络（RNN），用于处理具有时间序列特征的数据。主要步骤包括：

• 输入数据：将CNN提取的特征输入LSTM网络。
• 记忆单元：LSTM通过记忆单元和门控机制（输入门、遗忘门、输出门）来保持和更新长短期依赖信息。
• 状态更新：通过门控机制更新记忆状态和隐藏状态，捕捉时间序列中的长期依赖关系。
• 输出：生成LSTM的输出，用于后续处理或预测。

LSTM用于捕捉数据的时间序列特征，并进行序列建模。

4. 注意力机制（Attention）

注意力机制用于对序列数据的不同部分进行加权，从而突出重要信息。主要步骤包括：

• 计算注意力权重：根据当前隐藏状态和输入数据的相关性计算注意力权重。
• 加权和：使用计算得到的注意力权重对输入数据进行加权求和。
• 融合：将加权后的数据与其他网络输出进行融合，增强模型对重要信息的关注。

注意力机制用于增强LSTM模型在处理时间序列时对重要信息的关注。

5. WOA-CNN-LSTM-Attention模型的整体流程

1. 初始化：

   • 使用WOA算法生成初始解，这些解表示CNN-LSTM模型的超参数（如卷积核大小、LSTM单元数量）。

2. 特征提取：

   • CNN：将输入数据（如时间序列数据）通过CNN进行卷积和池化操作，提取空间特征。

3. 序列建模：

   • LSTM：将CNN提取的特征序列输入LSTM网络，捕捉时间序列中的长期依赖关系。

4. 注意力机制：

   • 计算注意力权重：对LSTM输出的特征序列计算注意力权重。
   • 加权融合：对LSTM输出进行加权，突出重要信息。

5. 优化：

   • WOA优化：使用WOA算法优化CNN-LSTM-Attention模型的超参数，提升模型的分类或回归性能。

6. 训练和预测：

   • 训练：在训练数据上进行模型训练，调整网络参数以最小化损失函数。
   • 验证：在验证集上测试模型性能，评估模型的泛化能力。
   • 预测：使用优化后的模型对新数据进行预测。

总结

WOA-CNN-LSTM-Attention模型通过将鲸鱼优化算法、卷积神经网络、长短期记忆网络和注意力机制结合在一起，能够有效地处理具有空间和时间特征的数据。该模型的优点包括：

• WOA优化：提升模型性能，通过优化超参数获得最佳模型配置。
• CNN特征提取：提取输入数据的空间特征，提高模型的表达能力。
• LSTM时间建模：捕捉时间序列中的长期依赖关系，增强模型对时间特征的处理能力。
• 注意力机制：增强对重要信息的关注，提高模型的准确性和鲁棒性。

这种综合模型适用于处理复杂的时间序列数据，尤其是在需要同时考虑空间特征和时间特征的任务中。

二、实验结果

WOA-CNN-LSTM-Attention分类结果

三、核心代码

%%  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 = T_train;
t_test  = T_test;

%%  转置以适应模型
p_train = p_train'; p_test = p_test';
t_train = t_train'; t_test = t_test';

四、代码获取

私信即可

五、总结

包括但不限于
优化BP神经网络，深度神经网络DNN，极限学习机ELM，鲁棒极限学习机RELM，核极限学习机KELM，混合核极限学习机HKELM，支持向量机SVR，相关向量机RVM，最小二乘回归PLS，最小二乘支持向量机LSSVM，LightGBM，Xgboost，RBF径向基神经网络，概率神经网络PNN，GRNN，Elman，随机森林RF，卷积神经网络CNN，长短期记忆网络LSTM，BiLSTM，GRU，BiGRU，TCN，BiTCN，CNN-LSTM，TCN-LSTM，BiTCN-BiGRU，LSTM–Attention，VMD–LSTM，PCA–BP等等

用于数据的分类，时序，回归预测。
多特征输入，单输出，多输出