**回归预测|基于北方苍鹰优化-卷积神经网络-双向长短期记忆网络-自注意力机制的数据回归预测Matlab程序多特征输入单输出含基础模型 NGO-CNN-BiLSTM-Attention **
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前言
回归预测|基于北方苍鹰优化-卷积神经网络-双向长短期记忆网络-自注意力机制的数据回归预测Matlab程序多特征输入单输出含基础模型NGO-CNN-BiLSTM-Attention
一、NGO-CNN-BiLSTM-Attention 模型
NGO-CNN-BiLSTM-Attention 回归预测模型详细原理和建模流程
NGO-CNN-BiLSTM-Attention 组合模型结合了北方苍鹰优化算法（NGO）、卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）和注意力机制，用于处理复杂的回归预测任务。下面详细描述这些组件的原理和建模流程：
1. NGO（北方苍鹰优化算法）
目的：优化模型参数以提高预测性能。
原理：
- 模拟苍鹰的猎食行为进行超参数优化。
- 包括种群初始化、适应度评估、选择、更新等步骤。
流程：
- 初始化：生成初始种群。
- 评估：计算适应度（如预测误差）。
- 更新：通过猎食行为更新种群。
- 迭代：重复更新直到达到停止条件。
2. CNN（卷积神经网络）
目的：自动提取输入数据的特征。
原理：
- 通过卷积层和池化层提取局部特征。
- 卷积层使用多个卷积核处理输入数据，池化层减少数据维度。
流程：
- 卷积操作：对输入数据应用卷积核，生成特征图。
- 池化操作：使用池化层减少特征图的维度。
- 激活函数：如ReLU，对特征图进行非线性变换。
3. BiLSTM（双向长短期记忆网络）
目的：处理序列数据中的时间依赖性，捕捉双向上下文信息。
原理：
- 双向LSTM包含两个LSTM层，分别处理序列的正向和反向信息。
- 通过将这两个方向的输出拼接或加权平均，捕捉序列的全局信息。
流程：
- 正向LSTM：处理序列从前到后的信息。
- 反向LSTM：处理序列从后到前的信息。
- 融合输出：将正向和反向的信息结合，用于进一步处理。
4. Attention（注意力机制）
目的：增强模型对重要输入信息的关注能力。
原理：
- 通过计算注意力权重，动态调整对输入特征的关注程度。
- 使用注意力权重对输入进行加权求和，得到加权特征。
流程：
- 计算注意力权重：对输入特征计算注意力分数。
- 加权求和：根据注意力权重对输入特征进行加权。
- 输出：生成加权后的特征表示，用于预测任务。
5. 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：提取并标准化输入特征数据。
2. 特征提取：
- 使用 CNN 对输入数据进行卷积操作，提取局部特征。
3. 序列建模：
- 将卷积提取的特征输入到 BiLSTM 网络中，捕捉时间序列的双向依赖。
4. 注意力机制应用：
- 在 BiLSTM 的输出上应用 Attention 机制，增强对重要信息的关注。
5. 参数优化：
- 使用 NGO 优化 CNN、BiLSTM 和 Attention 机制的超参数。
6. 模型训练：
- 输入数据：将特征数据输入到组合模型中进行训练。
- 损失函数：使用均方误差（MSE）等损失函数优化模型。
7. 模型评估：
- 评估模型的预测性能，如通过均方误差（MSE）等指标。
总结
NGO-CNN-BiLSTM-Attention 组合模型通过 CNN 提取局部特征，BiLSTM 处理时间依赖，Attention 机制增强重要信息的关注，NGO 优化参数，最终实现高效的回归预测。模型的主要流程包括数据预处理、特征提取、序列建模、注意力机制应用、参数优化、模型训练、预测和评估。
二、实验结果
包含
NGO-CNN-BiLSTM-Attention
CNN-BiLSTM-Attention
CNN-BiLSTM
BiLSTM
四个模型
NGO-CNN-BiLSTM-Attention 回归预测结果
三、核心代码
%% 导入数据
%% 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
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