白鲸算法优化CNN-BiLSTM-Attention模型进行时间序列预测

资源摘要信息: "BWO-CNN-BiLSTM-Attention白鲸优化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）" 知识点: 1. BWO（白鲸优化算法）: BWO是一种模拟白鲸捕食行为的启发式优化算法。它是一种群体智能算法，通过模拟白鲸群体的猎食模式来寻找全局最优解。算法将解空间中的潜在解视为白鲸，并通过鲸群与猎物间的交互来不断迭代更新位置，直至寻找到最优解。 ***N（卷积神经网络）: CNN是一种深度学习算法，通常用于图像和视频识别，以及自然语言处理等任务。卷积神经网络通过模拟生物视觉系统的结构，使用卷积层、池化层、全连接层等构建，以自动学习空间层级的特征，从而提高预测和分类的准确性。 3. BiLSTM（双向长短时记忆网络）: BiLSTM是长短时记忆网络（LSTM）的变种，能够更好地处理时间序列数据。BiLSTM通过正向和反向的两个LSTM层分别处理输入序列，这样能够捕捉到序列中的前向和后向时间依赖性，进而提取更全面的信息用于时间序列分析。 4. Attention机制: Attention机制是一种使得模型在处理数据时能够“关注”到输入数据的特定部分的技术。它在序列模型中被广泛应用，允许模型根据上下文动态地聚焦于输入序列中的不同部分，从而提高模型的性能和准确性。 5. 多变量时间序列预测: 时间序列预测是指基于时间序列数据的历史信息对未来某个时间点的值进行预测。多变量时间序列预测是指在一个时间序列模型中，考虑多个变量的历史信息，预测这些变量在将来的行为或趋势。由于变量间的相互关系和影响，此类预测的复杂度更高。 6. MAE（平均绝对误差）、MAPE（平均绝对百分比误差）、MSE（均方误差）、RMSE（均方根误差）、R2（决定系数）: 这些指标被用来评价预测模型的性能。MAE表示预测值与真实值之间的平均绝对差异；MAPE是MAE的百分比形式；MSE是预测误差平方的平均值；RMSE是MSE的平方根；R2用于评估模型预测值的变异程度与实际观测值的变异程度之间的关系。 7. 参数化编程: 参数化编程是一种编程范式，允许开发者将程序代码设计成可调整参数的形式。在本案例中，代码的特定参数（如学习率、神经元个数、正则化参数等）可以方便地更改，使得模型调整更加灵活，以适应不同的数据和任务。 8. Matlab软件: Matlab是一款高性能的数值计算软件，广泛应用于工程、科学计算、数据分析等领域。它提供了强大的数值分析、矩阵计算、信号处理和图形显示功能，支持算法开发和仿真的各种工具箱。 9. 适用对象和领域: 资源设计针对计算机科学、电子信息工程、数学等专业的学生，适用于课程设计、期末大作业和毕业设计等场景。这表明资料具有实际应用价值和教育意义。 10. 作者背景: 作者机器学习之心是一位资深的机器学习和深度学习实践者，专注于时序预测、分类、聚类、降维等领域的程序设计和案例分析。作者在博客领域有较高的知名度，提供了丰富的算法仿真经验和源码。 文件清单解读: - main.m: 主程序文件，负责协调整个程序的运行流程，调用其他模块进行多变量时间序列预测的优化和评估。 - radarChart.m: 用于绘制雷达图的函数，可能用于展示多指标评价结果。 - BWO.m: 包含白鲸优化算法核心代码的文件，用于优化CNN-BiLSTM-Attention模型的参数。 - objectiveFunction.m: 目标函数文件，定义了用于优化的目标函数，比如在本案例中可能是最小化MAE、MSE等指标。 - calc_error.m: 用于计算误差的函数，包括MAE、MAPE、MSE、RMSE和R2等指标的计算。 - 1.png至5.png: 这些图像文件可能包含了优化前后模型性能对比的图表，比如误差指标的可视化结果。