CNN-GRU-MATT加入贝叶斯超参数优化，多输入单输出回归模型

CNN-GRU-MATT加入贝叶斯超参数优化，多输入单输出回归模型

预测效果

基本介绍

1.Matlab实现贝叶斯优化CNN-GRU融合多头注意力机制多变量回归预测，BO-CNN-GRU-Multihead-Attention；

MATLAB实现BO-CNN-GRU-Multihead-Attention贝叶斯优化卷积神经网络-门控循环单元融合多头注意力机制多变量回归预测。多头自注意力层 (Multihead-Self-Attention)：Multihead-Self-Attention多头注意力机制是一种用于模型关注输入序列中不同位置相关性的机制。它通过计算每个位置与其他位置之间的注意力权重，进而对输入序列进行加权求和。注意力能够帮助模型在处理序列数据时，对不同位置的信息进行适当的加权，从而更好地捕捉序列中的关键信息。在时序预测任务中，注意力机制可以用于对序列中不同时间步之间的相关性进行建模。
2.data为数据集，格式为excel，7个输入特征，1个输出特征，多输入单输出回归预测，main.m是主程序，其余为函数文件，无需运行；

3.贝叶斯优化参数为：学习率，隐含层节点，正则化参数；

4.评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等；

5.运行环境matlab2023b及以上。

多头注意力机制（Multi-Head Attention）是一种用于处理序列数据的注意力机制的扩展形式。它通过使用多个独立的注意力头来捕捉不同方面的关注点，从而更好地捕捉序列数据中的相关性和重要性。在多变量时间序列预测中，多头注意力机制可以帮助模型对各个变量之间的关系进行建模，并从中提取有用的特征。贝叶斯优化卷积神经网络-长短期记忆网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测模型可以更好地处理多变量时间序列数据的复杂性。它可以自动搜索最优超参数配置，并通过卷积神经网络提取局部特征，利用LSTM网络建模序列中的长期依赖关系，并借助多头注意力机制捕捉变量之间的关联性，从而提高时间序列预测的准确性和性能。

参考模型结构（LSTM改成GRU即可）

程序设计

• 完整代码私信回复CNN-GRU-MATT加入贝叶斯超参数优化，多输入单输出回归模型

%%  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);

%%  优化算法参数设置
%参数取值上界(学习率，隐藏层节点，正则化系数)
fitness = @fical;

%%  贝叶斯优化参数范围

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128267322?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128234920?spm=1001.2014.3001.5501