Matlab源码分享：WOA-CNN-LSTM-Attention鲸鱼算法优化多变量回归预测

资源摘要信息:"Matlab实现WOA-CNN-LSTM-Attention鲸鱼算法优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测" 1. **WOA-CNN-LSTM-Attention模型介绍**： - 该模型是结合了鲸鱼优化算法（WOA），卷积神经网络（CNN），长短期记忆网络（LSTM）以及注意力机制（Attention）的复合型神经网络。 - 其中，鲸鱼算法用于优化网络的结构参数，如学习率、隐藏层节点数、正则化系数等，目的是提高模型的学习效率和泛化能力。 - CNN用于特征提取，能够有效捕获数据的空间特征。 - LSTM负责处理时间序列数据，擅长记忆长期依赖信息。 - 注意力机制（Attention）可以学习到各个时刻特征的重要性，提升模型对关键信息的捕捉能力。 2. **Matlab环境要求**： - 运行该源码的环境为Matlab2021b版本，这是由于模型中可能使用了该版本特有的函数或者库。 - 用户需要确保自己的Matlab环境已正确安装并配置好相关工具箱，以便无差错执行该程序。 3. **数据集说明**： - 数据集采用的是excel格式，包含了多个特征变量作为输入，用于预测输出单个变量。 - 数据集需置于与主程序main.m相同的文件夹中，以便程序能够顺利调用数据集。 4. **程序运行与评价指标**： - 程序启动主要通过main.m文件执行，运行结果将在命令窗口中展示，包括R2、MSE、MAE、MAPE等多指标评价。 - 这些指标分别代表决定系数、均方误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差，用于评估模型的预测性能。 5. **程序语言与特点**： - 代码语言为matlab，具有参数化编程的特点，参数可以方便地进行更改。 - 程序设计思路清晰，并且注释详细，便于理解和二次开发。 - 程序运行可以输出预测效果图、误差分析图和相关分析图，帮助用户直观地分析模型的性能和数据之间的关系。 6. **适用对象与应用场景**： - 该程序适用于计算机科学、电子信息工程、数学等专业学生的课程设计、期末大作业以及毕业设计。 - 程序通过实际案例演示如何构建复杂的神经网络模型，并运用智能优化算法进行参数优化，为相关领域的学习者提供了宝贵的实践机会。 7. **作者背景**： - 作者为某大型企业的资深算法工程师，具有8年Matlab、Python算法仿真工作经验。 - 作者在智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多个领域具备丰富的算法仿真实验经验。 8. **资源文件说明**： - 压缩包WOA-CNN-LSTM-AttNN.zip中包含了完整的源代码，以及相关的数据和脚本文件。 - 文件列表中的序号.png图片文件，可能是运行结果的可视化展示，例如预测效果、误差分析和相关分析等图表。 该资源的发布者可能是一个教育机构或者个人开发者，旨在提供给相关领域的学生和开发者一个高效的学习工具和案例实践平台。通过实际操作该项目，学习者可以对Matlab编程、神经网络结构设计、以及智能优化算法的应用有更深刻的理解。