HHO算法优化CNN-LSTM-Attention模型提升多变量时间序列预测精度
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更新于2024-10-03
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资源摘要信息: "HHO-CNN-LSTM-Attention哈里斯鹰算法优化多变量时间序列预测,含优化前后对比(Matlab完整源码和数据)"
1. HHO-CNN-LSTM-Attention模型概述
标题中提到的HHO-CNN-LSTM-Attention模型是一个结合了多种人工智能算法的复合模型,专门用于多变量时间序列预测任务。该模型将哈里斯鹰优化(HHO)算法用于优化卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)以及注意力机制(Attention)的参数,以提高时间序列预测的准确性。
2. 哈里斯鹰优化(HHO)算法
HHO算法是一种启发式优化技术,它模拟了哈里斯鹰的捕食行为,包括探索、利用和攻击策略。在多变量时间序列预测中,HHO算法被用于寻找最优的模型参数,如学习率、神经元个数、注意力机制中的键值、正则化参数等,从而提高预测模型的性能。
***N-LSTM-Attention架构
- CNN(卷积神经网络)主要用于捕捉时间序列中的局部特征。
- LSTM(长短期记忆网络)擅长捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。
- Attention机制能够使模型关注到时间序列数据中的重要部分,提高预测精度。
4. 优化前后对比
源码和数据集包括优化前后的对比分析,通过比较优化前后的模型性能指标(如MAE、MAPE、MSE、RMSE、R2等),可以直观地看到优化算法给预测结果带来的改进。
5. 多指标评价体系
评价模型性能采用多个指标:
- MAE(平均绝对误差)衡量预测值和实际值之间的平均绝对差异。
- MAPE(平均绝对百分比误差)反映预测误差的百分比大小。
- MSE(均方误差)度量预测误差的平方平均值。
- RMSE(均方根误差)是MSE的平方根,对大误差的惩罚更大。
- R2(决定系数)表示模型预测值与实际值的吻合程度。
6. 运行环境与代码特性
- 运行环境要求为Matlab2023及以上版本。
- 代码支持参数化编程,参数可灵活调整。
- 代码结构清晰,注释详细,便于理解和二次开发。
7. 适用对象与应用场景
该模型及其源码适用于计算机、电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。由于其参数化编程特性,特别适合作为教学案例和研究工具。
8. 作者介绍
作者为“机器学习之心”,是一位机器学习领域的专家,具备丰富的算法仿真经验。作者在博客上发表了大量有关机器学习和深度学习的文章,并提供算法仿真工作服务8年,可为读者提供源码定制、数据集服务等。
9. 文件列表解析
- main.m:模型的主执行文件,用于调用其他模块并运行整个预测流程。
- radarChart.m:绘制雷达图的辅助函数,可能用于展示模型性能指标。
- HHO.m:实现哈里斯鹰优化算法的函数文件。
- objectiveFunction.m:定义优化问题的目标函数,即模型误差最小化。
- calc_error.m:计算误差指标的函数文件。
- 注意.txt:可能是使用说明文件,介绍如何运行和使用该模型。
- 风电场预测.xlsx:示例数据集文件,提供用于训练和测试的风电场时间序列数据。
通过以上的知识点梳理,读者可以对HHO-CNN-LSTM-Attention模型有一个全面的认识,并理解该模型在多变量时间序列预测中的应用及其优化过程。
2024-08-17 上传
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