【KOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention回归预测】基于开普勒算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络实现温度预测附matlab代码

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🔥 内容介绍

摘要

本文提出了一种基于开普勒算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络（KOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention）的温度预测模型。该模型将开普勒算法与多头注意力机制相结合，提高了模型对温度数据的特征提取能力。同时，将卷积神经网络与长短记忆神经网络相结合，增强了模型对时间序列数据的建模能力。实验结果表明，该模型在温度预测任务上取得了较好的性能，优于其他常用的温度预测模型。

1. 引言

温度预测是气象学和气候学中的一个重要研究领域。准确的温度预测对于农业、交通、能源等多个行业具有重要的意义。近年来，随着机器学习和深度学习技术的快速发展，基于机器学习和深度学习的温度预测模型得到了广泛的研究。

2. 相关工作

目前，基于机器学习和深度学习的温度预测模型主要包括以下几类：

• 基于统计模型的温度预测模型：这类模型利用统计学方法对温度数据进行建模，然后利用模型对未来温度进行预测。常用的统计模型包括线性回归模型、时间序列模型和自回归模型等。

• 基于人工神经网络的温度预测模型：这类模型利用人工神经网络对温度数据进行建模，然后利用模型对未来温度进行预测。常用的人工神经网络模型包括前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等。

• 基于集成学习的温度预测模型：这类模型将多种不同的温度预测模型集成在一起，然后利用集成模型对未来温度进行预测。常用的集成学习方法包括随机森林、梯度提升决策树和AdaBoost等。

3. 模型结构

本文提出的KOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention模型的结构如下图所示：

[图片]

该模型主要由以下几个部分组成：

• 开普勒算法优化多头注意力机制：该机制将开普勒算法与多头注意力机制相结合，提高了模型对温度数据的特征提取能力。

• 卷积神经网络：该网络利用卷积操作对温度数据进行特征提取，增强了模型对空间相关性的建模能力。

• 长短记忆神经网络：该网络利用循环操作对温度数据进行建模，增强了模型对时间相关性的建模能力。

• 全连接层：该层将卷积神经网络和长短记忆神经网络的输出连接起来，并对输出结果进行分类或回归。

📣 部分代码

%%  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('数据集.xlsx');?%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);?P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);?P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';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 = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );

?? 运行结果

4. 实验结果

本文在两个公开的温度数据集上对提出的KOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention模型进行了实验评估。实验结果表明，该模型在两个数据集上均取得了较好的性能，优于其他常用的温度预测模型。

5. 结论

本文提出了一种基于开普勒算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络（KOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention）的温度预测模型。该模型将开普勒算法与多头注意力机制相结合，提高了模型对温度数据的特征提取能力。同时，将卷积神经网络与长短记忆神经网络相结合，增强了模型对时间序列数据的建模能力。实验结果表明，该模型在温度预测任务上取得了较好的性能，优于其他常用的温度预测模型。

🔗 参考文献

[1] 黄安琦,魏志森.基于改进的卷积神经网络与支持向量机集成实现DNA结合蛋白预测CNN-SVM[J].科学与信息化, 2023(14):143-147.

[2] 顾嘉运,刘晋飞,陈明.基于SVM的大样本数据回归预测改进算法[J].计算机工程, 2014.DOI:CNKI:SUN:JSJC.0.2014-01-034.

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1 各类智能优化算法改进及应用

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2 机器学习和深度学习方面

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2.图像处理方面

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3 路径规划方面

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4 无人机应用方面

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5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

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7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合