WOA-CNN-LSTM-Attention技术融合Matlab可运行回归预测模型

资源摘要信息:"WOA-CNN-LSTM-Attention模型是一种结合了鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）、长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）以及注意力机制（Attention Mechanism）的深度学习模型。该模型旨在提高时间序列数据或序列数据的回归预测性能。在此模型中，WOA用于优化CNN-LSTM网络的参数，而注意力机制则帮助模型更好地聚焦于数据中的关键信息。 CNN作为深度学习中的重要组成部分，擅长从数据中提取空间特征，尤其在图像和视频等二维数据处理方面表现出色。LSTM是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），特别适合处理和预测时间序列数据中的重要事件，并拥有处理长期依赖信息的能力。注意力机制允许模型自动学习并分配不同时间点或数据特征的重要性，从而改善模型的预测性能。 WOA是一种新型的群体智能优化算法，它的灵感来源于座头鲸的捕食行为。WOA通过模拟座头鲸捕食猎物的螺旋气泡网策略来搜索最优解，该算法在优化问题中表现出良好的搜索能力和收敛速度。 在实际应用中，WOA-CNN-LSTM-Attention模型被设计成可直接在Matlab2023环境下运行。模型的性能可以通过以下评价指标进行衡量：R2（决定系数）、MAE（平均绝对误差）和RMSE（均方根误差）。这些指标用于评估模型预测结果的准确度和可靠性。其中，R2值越接近1表示模型解释变量的能力越强；MAE值越小表示模型预测的平均误差越小；RMSE值越小表示模型预测结果的波动越小，即预测越稳定。 压缩包子文件中的main.m文件包含主函数，负责调用相关函数并运行整个WOA-CNN-LSTM-Attention模型。WOA.m文件则包含实现鲸鱼优化算法的代码，fical.m文件可能是用于计算模型评价指标的辅助函数，而initialization.m文件用于初始化模型参数。data.xlsx文件可能包含了用于训练和测试模型的数据集。 综上所述，WOA-CNN-LSTM-Attention模型在深度学习和优化算法领域中结合了多种技术的优点，提供了一个强大的框架，用于处理复杂的回归预测问题。通过在Matlab平台上的实现，研究者和工程师可以利用这个模型来解决各种实际问题，尤其是在需要对时间序列数据进行准确预测的领域，如金融分析、天气预测、股票市场分析、疾病诊断等领域。"