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回归预测|基于灰狼优化GWO-Transformer-LSTM组合模型的数据回归预测Matlab程序 多特征输入单输出

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前言

回归预测|基于灰狼优化GWO-Transformer-BiLSTM组合模型的数据回归预测Matlab程序 多特征输入单输出GWO-Transformer-BiLSTM

一、GWO-Transformer-BiLSTM模型

GWO-Transformer-BiLSTM模型结合了灰狼优化算法（GWO）、Transformer和双向LSTM（BiLSTM）以提升序列数据处理的性能。以下是详细原理和流程：

1. GWO（灰狼优化算法）：

   • 目标：优化模型的超参数或权重。
   • 过程：模拟灰狼的狩猎行为，通过在搜索空间中寻找最优解来优化模型参数。它包括以下步骤：
     • 初始化：随机生成灰狼的位置作为初始解。
     • 评估：根据适应度函数评估这些解。
     • 更新：根据最优解（猎物）和其他灰狼的位置更新位置，逐步收敛到最优解。

2. Transformer：

   • 编码器：通过自注意力机制处理输入序列，将每个位置的表示计算为其他位置的加权和。主要包括多头自注意力机制和前馈神经网络。
   • 解码器：接收编码器的输出和先前的输出序列，通过自注意力和交叉注意力机制生成最终的输出序列。

3. BiLSTM（双向长短期记忆网络）：

   • 前向LSTM：处理输入序列从前到后的上下文信息。
   • 后向LSTM：处理输入序列从后到前的上下文信息。
   • 结合：将前向和后向LSTM的输出进行拼接或融合，从而获取更全面的上下文表示。

整合流程：

1. 优化阶段：使用GWO优化Transformer和BiLSTM模型的超参数或权重。
2. 数据处理：
   • 输入数据首先经过Transformer编码器处理，捕捉全局依赖关系。
   • Transformer的输出被送入BiLSTM模块，进一步提取上下文信息。
3. 输出生成：BiLSTM的输出用于生成最终的预测结果，结合模型的优化参数，提供更准确的结果。

这个组合利用GWO的优化能力，Transformer的自注意力机制和BiLSTM的双向上下文捕捉，从而提升了模型在处理复杂序列数据时的表现。

二、实验结果

GWO-Transformer-BiLSTM实验结果

网络结构

三、核心代码

%%  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 : Mp_train{i, 1} = P_train(:, :, 1, i)';
endfor i = 1 : Np_test{i, 1}  = P_test( :, :, 1, i)';
end%% 灰狼优化算法 参数设置
fun = @getObjValue;         % 目标函数
dim = 3;                    % 优化参数个数
lb  = [1, 16 0.001];        % 优化参数目标下限 
ub  = [4, 128 0.01];        % 优化参数目标上限 
pop = 2;                    % 种群数量 
Max_iteration = 3;          % 最大迭代次数   %%  优化算法
[Best_score, Best_pos, curve] = GWO(pop, Max_iteration, lb, ub, dim, fun); 

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