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个人可以做外贸的网站,flash网站方案,奎文建设局网站,北京门户网站建设CNN-BiLSTM-SelfAttention基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合自注意力机制的多变量回归预测Matlab语言 1.多特征输入#xff0c;回归也可以换成时间序列单列预测#xff08;售前选一种#xff09;#xff0c;Matlab版本要在2021a及以上。 2.特点#xff1a; 1卷积神…CNN-BiLSTM-SelfAttention基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合自注意力机制的多变量回归预测Matlab语言 1.多特征输入回归也可以换成时间序列单列预测售前选一种Matlab版本要在2021a及以上。 2.特点 1卷积神经网络(CNN)捕捉数据中的局部模式和特征。 2长短期记忆网络(LSTM)处理数据捕捉长期依赖关系。 3自注意力机制为模型提供了对关键信息的聚焦能力从而提高预测的准确度。 3.直接替换Excel数据即可用注释清晰适合新手小白 附赠测试数据输入格式如图2所示可直接运行 5.商品仅包含Matlab代码价格不包含讲解后可保证原始程序运行但不支持退换 6.模型只是提供一个衡量数据集精度的方法因此无法保证替换数据就一定得到您满意的结果最近在研究多变量回归预测相关的课题发现CNN - BiLSTM - SelfAttention这种组合模型挺有意思今天就来和大家唠唠在Matlab环境下2021a及以上版本怎么实现它而且还能灵活地用于多特征输入或者时间序列单列预测这里咱们就以多特征输入的回归预测为例哈。一、模型特点卷积神经网络(CNN)CNN主要用来捕捉数据中的局部模式和特征。比如说在图像识别里它能快速找到图像里的边边角角这些局部特征。在咱们这个预测任务里它可以敏锐地发现输入特征数据里一些局部存在的规律。就像下面这个简单的Matlab代码片段假设数据已经整理好放在data矩阵里layers [ imageInputLayer([size(data, 2), 1, 1]) convolution2dLayer(3, 16, Padding, same) reluLayer() maxPooling2dLayer(2, Stride, 2)];这里imageInputLayer设置了输入数据的维度因为咱们是多特征输入把特征数当成图像的宽度通道数设为1。convolution2dLayer就是定义卷积层3代表卷积核大小16是输出的特征图数量Padding设置为same是为了让输出和输入尺寸一样。reluLayer是激活函数层maxPooling2dLayer进行最大池化操作降低数据维度同时保留主要特征。长短期记忆网络(LSTM)LSTM擅长处理数据中的长期依赖关系。在时间序列或者像咱们多特征数据里有些信息之间的联系不是短距离能体现的LSTM就能很好地捕捉到这些。下面继续看代码layers [layers bilstmLayer(32) bilstmLayer(32)];这里用bilstmLayer搭建双向LSTM层32表示隐藏单元的数量。双向LSTM可以同时从正向和反向处理数据更好地捕捉序列中的依赖信息。自注意力机制自注意力机制就像是给模型开了个“聚焦镜”让模型对关键信息有更强的聚焦能力从而大大提高预测的准确度。虽然Matlab没有直接像某些深度学习框架那样有特别简单直接的自注意力函数但咱们可以自己构建一个简单的自注意力模块。function [attended] selfAttention(input) % 假设输入是一个三维张量 [batch_size, sequence_length, feature_dim] [batch_size, sequence_length, feature_dim] size(input); query reshape(permute(input, [1, 3, 2]), [batch_size, feature_dim * sequence_length]); key reshape(permute(input, [1, 3, 2]), [batch_size, feature_dim * sequence_length]); value reshape(permute(input, [1, 3, 2]), [batch_size, feature_dim * sequence_length]); attention_scores query * key; attention_scores attention_scores / sqrt(feature_dim); attention_weights softmax(attention_scores, 2); attended attention_weights * value; attended reshape(attended, [batch_size, sequence_length, feature_dim]); end这个自定义函数selfAttention接受输入数据通过一系列矩阵运算得到注意力分数经过归一化得到注意力权重最后和value矩阵相乘得到经过注意力机制处理的数据。二、数据处理与模型训练咱们这个模型很友好直接替换Excel数据就能用。假设数据已经整理好放在data.xlsx里下面是读取数据和简单预处理的代码data readtable(data.xlsx); data table2array(data); inputFeatures data(:, 1:end - 1); target data(:, end); % 数据归一化 inputFeatures normalize(inputFeatures, range); target normalize(target, range);这里读取Excel数据把特征和目标值分开然后进行归一化处理让数据都在0到1之间有助于模型训练。接着就是模型搭建和训练layers [ imageInputLayer([size(inputFeatures, 2), 1, 1]) convolution2dLayer(3, 16, Padding, same) reluLayer() maxPooling2dLayer(2, Stride, 2) bilstmLayer(32) bilstmLayer(32) fullyConnectedLayer(1) regressionLayer()]; options trainingOptions(adam,... MaxEpochs, 100,... InitialLearnRate, 0.001,... ValidationData, {inputFeatures, target},... ValidationFrequency, 10,... Verbose, false,... Plots, training-progress); net trainNetwork(inputFeatures, target, layers, options);这里搭建了完整的模型结构从输入层、卷积层、LSTM层到全连接层和回归层。trainingOptions设置了训练参数用adam优化器最大训练100个epoch初始学习率0.001 并设置了验证数据和频率。最后用trainNetwork训练模型。三、关于这个商品咱们这个商品里就只有Matlab代码哈注释写得很清晰新手小白也能轻松上手。还附赠了测试数据输入格式也有图2展示拿到手就能直接运行。不过得说明一下价格可不包含讲解哦。虽然能保证原始程序运行但不支持退换。而且这个模型说到底只是提供一个衡量数据集精度的方法要是你替换了数据可没办法保证一定能得到满意的结果毕竟不同数据集差异还是挺大的嘛。希望大家在探索多变量回归预测的路上能从这个模型里找到一些有用的思路