回归预测|基于灰狼优化GWO-Transformer-LSTM组合模型的数据回归预测Matlab程序 多特征输入单输出
文章目录
- 前言
- 回归预测|基于灰狼优化GWO-Transformer-BiLSTM组合模型的数据回归预测Matlab程序 多特征输入单输出GWO-Transformer-BiLSTM
- 一、GWO-Transformer-BiLSTM模型
- 二、实验结果
- 三、核心代码
- 四、代码获取
- 五、总结
前言
回归预测|基于灰狼优化GWO-Transformer-BiLSTM组合模型的数据回归预测Matlab程序 多特征输入单输出GWO-Transformer-BiLSTM
一、GWO-Transformer-BiLSTM模型
GWO-Transformer-BiLSTM模型结合了灰狼优化算法（GWO）、Transformer和双向LSTM（BiLSTM）以提升序列数据处理的性能。以下是详细原理和流程：
-
GWO（灰狼优化算法）：
- 目标：优化模型的超参数或权重。
- 过程：模拟灰狼的狩猎行为，通过在搜索空间中寻找最优解来优化模型参数。它包括以下步骤：
- 初始化：随机生成灰狼的位置作为初始解。
- 评估：根据适应度函数评估这些解。
- 更新：根据最优解（猎物）和其他灰狼的位置更新位置，逐步收敛到最优解。
-
Transformer：
- 编码器：通过自注意力机制处理输入序列，将每个位置的表示计算为其他位置的加权和。主要包括多头自注意力机制和前馈神经网络。
- 解码器：接收编码器的输出和先前的输出序列，通过自注意力和交叉注意力机制生成最终的输出序列。
-
BiLSTM（双向长短期记忆网络）：
- 前向LSTM：处理输入序列从前到后的上下文信息。
- 后向LSTM：处理输入序列从后到前的上下文信息。
- 结合：将前向和后向LSTM的输出进行拼接或融合，从而获取更全面的上下文表示。
整合流程：
- 优化阶段：使用GWO优化Transformer和BiLSTM模型的超参数或权重。
- 数据处理：
- 输入数据首先经过Transformer编码器处理，捕捉全局依赖关系。
- Transformer的输出被送入BiLSTM模块，进一步提取上下文信息。
- 输出生成：BiLSTM的输出用于生成最终的预测结果，结合模型的优化参数，提供更准确的结果。
这个组合利用GWO的优化能力，Transformer的自注意力机制和BiLSTM的双向上下文捕捉，从而提升了模型在处理复杂序列数据时的表现。
二、实验结果
GWO-Transformer-BiLSTM实验结果
网络结构
三、核心代码
%% 数据分析
num_size = 0.8; % 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
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);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);
%% 数据平铺
P_train = double(reshape(P_train, f_, 1, 1, M));
P_test = double(reshape(P_test , f_, 1, 1, N));
t_train = double(t_train)';
t_test = double(t_test)' ;
%% 数据格式转换
for i = 1 : M
p_train{i, 1} = P_train(:, :, 1, i)';
end
for i = 1 : N
p_test{i, 1} = P_test( :, :, 1, i)';
end
%% 灰狼优化算法 参数设置
fun = @getObjValue; % 目标函数
dim = 3; % 优化参数个数
lb = [1, 16 0.001]; % 优化参数目标下限
ub = [4, 128 0.01]; % 优化参数目标上限
pop = 2; % 种群数量
Max_iteration = 3; % 最大迭代次数
%% 优化算法
[Best_score, Best_pos, curve] = GWO(pop, Max_iteration, lb, ub, dim, fun);
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
