基于狮群优化算法LSO-Kmean-Transformer-GRU的Matlab数据回归预测研究

资源摘要信息: "本资源为一套基于狮群优化算法LSO（Lion Optimization Algorithm）结合Kmean、Transformer和GRU（Gated Recurrent Unit）的混合数据回归预测算法的Matlab代码。该研究将LSO算法用于优化Kmean聚类和Transformer模型，进而在GRU网络中实现时间序列数据的精准预测。此套代码适用于2014、2019a、2021a等版本的Matlab环境，并附有可直接运行的案例数据。代码实现了参数化编程，便于用户更改参数，且编程思路清晰，注释详细，适合计算机、电子信息工程、数学等专业的大学生进行课程设计、期末大作业或毕业设计。 代码作者是一位具有10年Matlab算法仿真工作经验的资深算法工程师，工作于某大型企业，擅长于智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等算法的仿真实验。该资源中包含的仿真源码和数据集可为新手提供便利，使得学习和研究变得更加高效。 关键词涉及到的技术点包括： 1. 狮群优化算法LSO：这是一种新型的群体智能优化算法，受狮群捕猎行为的启发，算法模拟狮群中的领导和捕食行为进行问题求解。该算法因其优越的全局搜索能力，而被应用于优化问题中，如Kmean聚类中心的优化。 2. Kmean聚类：Kmean是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个簇。每个数据点划归到最近的簇中心所代表的簇中。在本研究中，LSO算法被用来提升Kmean聚类的效果，通过优化簇中心的选择以获得更好的数据分割。 3. Transformer模型：源自自然语言处理领域的一种模型架构，它使用自注意力机制来处理序列数据，能够捕捉序列内各元素之间的长距离依赖关系。在数据回归预测中，Transformer可以用于学习输入数据的内在结构，为预测任务提供丰富的特征表示。 4. GRU网络：是一种循环神经网络（RNN）变体，通过使用“门”结构来控制信息的保留与遗忘。GRU网络能够处理序列数据，并在时间维度上捕捉数据的动态变化，非常适用于时间序列数据的预测问题。 5. 参数化编程：指在编程过程中将经常变动的数据作为参数传递给程序，以便于快速修改而不需要深入代码的细节。这种编程风格使得代码具有较好的灵活性和可扩展性。 6. 注释明细：代码中添加的详细注释可以帮助用户理解每一部分代码的作用和算法的工作原理，对初学者尤其重要，有助于快速入门和学习。 整个代码集包括了完整的算法实现和案例数据，对需要进行数据回归预测的科研人员和学生来说，是一个非常宝贵的资源。通过实际的案例操作，可以帮助用户掌握复杂的算法原理和Matlab编程技巧。"