回归预测|基于北方苍鹰优化NGO-Transformer-BiLSTM组合模型的数据预测Matlab程序多特征输入单输出

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前言

回归预测|基于北方苍鹰优化NGO-Transformer-BiLSTM组合模型的数据预测Matlab程序多特征输入单输出

一、NGO-Transformer-BiLSTM模型

回归预测：NGO-Transformer-BiLSTM组合模型的数据预测

NGO-Transformer-BiLSTM 模型结合了北方苍鹰优化算法（NGO）、Transformer架构和双向长短期记忆网络（BiLSTM）。这个组合用于处理具有复杂时序和多特征输入的数据预测任务。以下是详细的原理和流程：

1. NGO（北方苍鹰优化算法）

目的：优化模型参数，提高预测性能。

原理：

• 模拟苍鹰的猎食行为来优化模型参数。
• 包括初始化种群、评估适应度、选择和更新种群等步骤。

流程：

1. 初始化：生成初始种群。
2. 评估：计算适应度（预测误差）。
3. 更新：通过猎食行为更新种群。
4. 迭代：重复更新直到满足停止条件。

2. Transformer

目的：处理复杂的时序依赖关系，捕捉长期依赖。

原理：

• 通过自注意力机制（Self-Attention）对输入数据进行加权求和，捕捉序列中的重要信息。
• 具有多个编码器和解码器层，能够处理复杂的特征和依赖关系。

流程：

1. 自注意力计算：计算每个输入位置的注意力权重。
2. 加权求和：根据注意力权重对输入特征进行加权。
3. 位置编码：通过位置编码添加时间位置信息。

3. BiLSTM（双向长短期记忆网络）

目的：捕捉序列中的前向和后向依赖关系。

原理：

• BiLSTM 包含两个 LSTM 网络，一个处理正向序列，另一个处理反向序列。
• 双向信息融合提供更丰富的上下文信息。

流程：

1. 前向LSTM：处理序列中的正向时间依赖。
2. 后向LSTM：处理序列中的反向时间依赖。
3. 拼接：将前向和后向的输出拼接，形成更完整的特征表示。

4. 综合建模流程

1. 数据预处理：

• 数据清洗：处理缺失值和异常值。
• 特征提取：提取和标准化多特征输入数据。

2. 模型构建：

• CNN（可选）：用于特征提取。
• Transformer：处理时序特征，生成序列的上下文表示。
• BiLSTM：进一步捕捉序列中的双向依赖。

3. 参数优化：

• 使用 NGO 优化 Transformer 和 BiLSTM 模型的超参数。

4. 模型训练：

• 输入数据：将处理后的特征输入到 Transformer 和 BiLSTM。
• 损失函数：使用适当的损失函数（如均方误差）进行训练。

5. 模型预测：

• 使用训练好的模型对新数据进行预测。

6. 模型评估：

• 评估模型的预测性能，如通过均方误差（MSE）或其他评估指标。

总结

NGO-Transformer-BiLSTM 组合模型利用北方苍鹰优化算法来优化模型参数，Transformer 处理复杂的时序特征，BiLSTM 捕捉双向依赖。这个综合模型通过以下步骤完成回归预测任务：数据预处理、模型构建、参数优化、模型训练、预测和评估。

二、实验结果

NGO-Transformer-BiLSTM回归预测结果

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;

四、代码获取

私信即可 99米

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，NGO-Transformer-BiLSTM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