经典灰狼算法+编码器+双向长短期记忆神经网络,GWO-Transformer-BiLSTM多变量回归预测,作者:机器学习之心!

经典灰狼算法+编码器+双向长短期记忆神经网络,GWO-Transformer-BiLSTM多变量回归预测,作者:机器学习之心!

目录

效果一览







基本介绍

代码主要功能

该代码实现了一个基于灰狼优化算法(GWO)的Transformer-BiLSTM混合神经网络回归预测模型,核心功能包括:

  1. 数据预处理:导入数据、随机打乱、划分训练/测试集、归一化处理。
  2. 超参数优化:使用灰狼算法自动优化学习率、批大小和L2正则化系数。
  3. 混合模型构建:结合Transformer的自注意力机制和BiLSTM的序列建模能力。
  4. 训练与预测:训练优化后的模型,并在训练集/测试集上进行预测。
  5. 性能评估:计算RMSE、R²、MAE、MAPE、MBE、MSE等评估指标。
  6. 可视化分析:绘制预测对比图、误差分布图及线性拟合图。
    算法步骤
  7. 初始化环境
    • 清空变量、关闭图窗、计时开始。
  8. 数据加载与预处理
    • 从Excel读取数据,随机打乱样本顺序。
    • 按7:3比例划分训练集/测试集。
    • 使用mapminmax归一化数据到[0,1]区间。
  9. 灰狼优化(GWO)超参数
    • 优化参数:学习率(lr)、批大小(batch_size)、L2正则化系数(L2)。
    • 搜索空间:
    • lr ∈ [0.001, 0.1]
    • batch_size ∈ [32, 128]
    • L2 ∈ [0.001, 0.1]
    • 优化目标:通过fical.m函数评估模型性能(需自定义)。
  10. 构建混合模型
    [输入层]→[位置嵌入层]→[ADD连接层]→
    [自注意力层(Causal Mask)]→[自注意力层]→
    [BiLSTM层]→[ReLU]→[Dropout]→[全连接层]→[回归层]
  11. 模型训练与预测
    • 使用Adam优化器训练200个Epoch。
    • 学习率分段下降(50轮后衰减50%)。
    • 对训练集/测试集进行预测并反归一化。
  12. 性能评估与可视化
    • 计算多种评估指标(R²、RMSE等)。
    • 绘制预测对比曲线、误差直方图、线性拟合散点图。
    数据集

程序设计

  • 完整程序和数据下载私信博主回复经典灰狼算法+编码器+双向长短期记忆神经网络,GWO-Transformer-BiLSTM多变量回归预测,Matlab代码实现
clike 复制代码
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warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行
addpath(genpath('LSSVMlabv'));
%%  导入数据
res =xlsread('data.xlsx','sheet1','A2:H104');
%%  数据分析
num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_samples = size(res, 1);                  % 样本个数
res = res(randperm(num_samples), :);         % 打乱数据集(不希望打乱时,注释该行)
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度
%%  划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);
P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);
%%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);
%%  转置以适应模型
p_train = p_train'; p_test = p_test';
t_train = t_train'; t_test = t_test';

参考资料

1\] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128163536?spm=1001.2014.3001.5502 \[2\] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128151206?spm=1001.2014.3001.5502

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