SCI一区级 |【GWO-Attention-CNN-GRU】基于灰狼算法优化注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元实现数据多维输入单输出预测附matlab代码

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🔥 内容介绍

在当今大数据时代，数据预测和分析已经成为许多领域的重要工具。为了更准确地预测数据趋势和结果，人们需要使用复杂的算法和模型来处理多维输入并产生单一输出。在这篇博客中，我们将介绍一种基于灰狼算法优化的注意力机制卷积神经网络（GWO-Attention-CNN）结合门控循环单元（GRU）的方法，用于实现数据多维输入单输出的预测。

首先，让我们来了解一下这个方法中涉及到的一些关键概念。灰狼算法是一种基于自然界灰狼社会行为的优化算法，它模拟了灰狼群体的捕猎行为来寻找最优解。这种算法具有收敛速度快、全局寻优能力强的特点，适合用于优化复杂的神经网络结构。

注意力机制是一种用于增强模型对输入数据关键部分的关注度的技术。在多维输入数据中，某些部分往往对输出结果的影响更大，而注意力机制可以帮助模型更有效地利用这些关键信息。

卷积神经网络（CNN）是一种专门用于处理图像数据的神经网络结构，它通过卷积和池化操作来提取图像中的特征，并具有对平移和尺度变化的鲁棒性。

门控循环单元（GRU）是一种改进的循环神经网络结构，它通过更新门和重置门来控制信息的流动，并能够更好地处理长期依赖关系。

将这些概念结合起来，我们提出了一种新的方法，即GWO-Attention-CNN-GRU，用于实现数据多维输入单输出的预测。在这个方法中，我们首先使用灰狼算法来优化注意力机制的权重，以增强模型对关键信息的关注度。然后，我们将注意力加权后的数据输入到卷积神经网络中进行特征提取和表示学习。最后，我们使用门控循环单元来建模数据的时序特性，并生成最终的预测结果。

通过实验验证，我们发现这种方法在多维输入数据预测任务中取得了较好的效果。相比于传统的方法，GWO-Attention-CNN-GRU能够更准确地捕捉关键信息，并且具有更好的泛化能力。这表明灰狼算法优化的注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元的方法在数据预测任务中具有很大的潜力。

总的来说，数据多维输入单输出的预测是一个具有挑战性的任务，需要综合运用各种算法和模型来处理复杂的数据关系。GWO-Attention-CNN-GRU方法为这一问题提供了一种新的解决思路，值得进一步研究和探索。希望在未来的工作中，我们能够进一步改进这个方法，并将其应用到更多的实际场景中，为数据预测和分析领域带来更大的帮助和推动。

📣 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

🔗 参考文献

[1] 阴彦磊,王立华,廖伟智,等.融合GRU-Attention与鲸鱼算法的流程制造工艺参数云边联动优化[J].计算机集成制造系统, 2023, 29(9):2991-3005.

[2] 王世杰,王兴芬,岳婷.基于XGBoost和TCN-Attention的棉花价格多影响因素选择及预测[J].计算机系统应用, 2023, 32(10):10-21.

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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

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

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