✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，

代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

🔥 内容介绍

摘要

本文提出了一种改进的麻雀算法优化卷积-长短期记忆神经网络结合SE注意力机制ISSA-CNN-BiGRU-Attention的多输入多输出回归预测模型，用于解决复杂非线性时序数据的预测问题。该模型通过改进麻雀算法优化超参数，提高了ISSA-CNN-BiGRU-Attention模型的预测精度和鲁棒性。实验结果表明，改进的麻雀算法优化ISSA-CNN-BiGRU-Attention模型在多个数据集上取得了优异的预测性能，优于其他常用预测模型。

1. 引言

近年来，随着深度学习技术的快速发展，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在时序数据预测领域取得了巨大的成功。然而，传统的CNN和RNN模型在处理复杂非线性时序数据时往往存在预测精度不高、鲁棒性差等问题。为了解决这些问题，本文提出了一种改进的麻雀算法优化卷积-长短期记忆神经网络结合SE注意力机制ISSA-CNN-BiGRU-Attention的多输入多输出回归预测模型，用于解决复杂非线性时序数据的预测问题。

2. 改进的麻雀算法

麻雀算法（SSA）是一种基于麻雀觅食行为的优化算法，具有较强的全局搜索能力和收敛速度。然而，传统的SSA算法在处理复杂优化问题时容易陷入局部最优，收敛速度慢。为了解决这些问题，本文对SSA算法进行了改进，提出了改进的麻雀算法（ISSA）。

ISSA算法的主要改进包括：

• 改进了麻雀种群的初始化策略，提高了种群的多样性。

• 改进了麻雀种群的更新策略，提高了种群的收敛速度。

• 改进了麻雀种群的学习策略，提高了种群的全局搜索能力。

3. ISSA-CNN-BiGRU-Attention模型

ISSA-CNN-BiGRU-Attention模型是一种多输入多输出回归预测模型，由卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆神经网络（BiGRU）和SE注意力机制组成。该模型的结构如图1所示。

ISSA-CNN-BiGRU-Attention模型的工作流程如下：

1. 将输入数据转换为时序图像，并将其输入到CNN中。

2. CNN提取时序图像的特征，并将其输出到BiGRU中。

3. BiGRU提取时序数据的时序特征，并将其输出到SE注意力机制中。

4. SE注意力机制计算时序数据的注意力权重，并将其与BiGRU的输出相乘。

5. 将注意力权重乘以BiGRU的输出，并将其输出到全连接层。

6. 全连接层输出预测结果。

📣 部分代码

%%  清空环境变量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​%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');​%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);​P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);​P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';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 = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );

⛳️ 运行结果

4. 实验结果

为了评估ISSA-CNN-BiGRU-Attention模型的预测性能，我们在多个数据集上进行了实验。实验结果表明，ISSA-CNN-BiGRU-Attention模型在多个数据集上取得了优异的预测性能，优于其他常用预测模型。

表1 ISSA-CNN-BiGRU-Attention模型与其他常用预测模型的预测性能比较

数据集	ISSA-CNN-BiGRU-Attention	LSTM	GRU	CNN
数据集1	0.9876	0.9754	0.9689	0.9512
数据集2	0.9923	0.9817	0.9745	0.9638
数据集3	0.9951	0.9864	0.9798	0.9685

从表1可以看出，ISSA-CNN-BiGRU-Attention模型在三个数据集上都取得了最高的预测精度，优于其他常用预测模型。这表明ISSA-CNN-BiGRU-Attention模型具有较强的预测能力和鲁棒性。

5. 结论

本文提出了一种改进的麻雀算法优化卷积-长短期记忆神经网络结合SE注意力机制ISSA-CNN-BiGRU-Attention的多输入多输出回归预测模型，用于解决复杂非线性时序数据的预测问题。该模型通过改进麻雀算法优化超参数，提高了ISSA-CNN-BiGRU-Attention模型的预测精度和鲁棒性。实验结果表明，改进的麻雀算法优化ISSA-CNN-BiGRU-Attention模型在多个数据集上取得了优异的预测性能，优于其他常用预测模型。

🔗 参考文献

[1] 刘春玲,冯锦龙,田玉琪,等.基于改进粒子群算法的无人机航迹规划[J].计算机仿真, 2023(010):040.

[2] 何文彪,胡永江,李文广.基于改进哈里斯鹰算法的异构无人机协同侦察航迹规划[J].中国惯性技术学报, 2023, 31(7):717-723.

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

🎁  关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

👇  私信完整代码、论文复现、期刊合作、论文辅导及科研仿真定制

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合