高创新 | Matlab实现OOA-CNN-GRU-Attention鱼鹰算法优化卷积门控循环单元注意力机制多变量回归预测
预测效果
基本介绍
1.Matlab实现OOA-CNN-GRU-Attention鱼鹰算法优化卷积门控循环单元注意力机制多变量回归预测；
2.运行环境为Matlab2021b；
3.data为数据集，excel数据，输入多个特征，输出单个变量，多变量回归预测；
main.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹；
4.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE多指标评价；
5.鱼鹰算法优化学习率，隐藏层节点，正则化系数；
6.注意力机制模块：
SEBlock（Squeeze-and-Excitation Block）是一种聚焦于通道维度而提出一种新的结构单元，为模型添加了通道注意力机制，该机制通过添加各个特征通道的重要程度的权重，针对不同的任务增强或者抑制对应的通道，以此来提取有用的特征。该模块的内部操作流程如图，总体分为三步：首先是Squeeze 压缩操作，对空间维度的特征进行压缩，保持特征通道数量不变。融合全局信息即全局池化，并将每个二维特征通道转换为实数。实数计算公式如公式所示。该实数由k个通道得到的特征之和除以空间维度的值而得，空间维数为H*W。其次是Excitation激励操作，它由两层全连接层和Sigmoid函数组成。如公式所示，s为激励操作的输出，σ为激活函数sigmoid，W2和W1分别是两个完全连接层的相应参数，δ是激活函数ReLU，对特征先降维再升维。最后是Reweight操作，对之前的输入特征进行逐通道加权，完成原始特征在各通道上的重新分配。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-848896.html
程序设计
- 完整程序和数据获取方式私信回复：Matlab实现OOA-CNN-GRU-Attention鱼鹰算法优化卷积门控循环单元注意力机制多变量回归预测。
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行
%% 导入数据
res=xlsread('data.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)';
P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
%% 划分训练集和测试集
M = size(P_train, 2);
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
% 将数据平铺成1维数据只是一种处理方式
% 也可以平铺成2维数据，以及3维数据，需要修改对应模型结构
% 但是应该始终和输入层数据结构保持一致
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
%% 优化算法参数设置
SearchAgents_no = 5; % 数量
Max_iteration = 10; % 最大迭代次数
dim = 3; % 优化参数个数
lb = [1e-3,50 1e-3]; % 参数取值下界(学习率，隐藏层节点，正则化系数)
ub = [1e-2,60,1e-2]; % 参数取值上界(学习率，隐藏层节点，正则化系数)
参考资料
[1]https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/124443069?spm=1001.2014.3001.5501
[2]https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/124443735?spm=1001.2014.3001.5501文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-848896.html
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