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🔥 内容介绍

摘要

温度预测在气象学、农业、能源等领域有着广泛的应用。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的温度预测方法取得了显著的成果。然而，现有的大多数深度学习方法都存在着一些问题，如：

• 无法充分利用时间序列数据的时序性特征；

• 忽略了空间相关性对温度预测的影响；

• 模型结构复杂，难以解释。

针对这些问题，本文提出了一种基于开普勒算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络（KOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention）的温度预测模型。该模型结合了卷积神经网络的局部特征提取能力和长短记忆神经网络的时序建模能力，并利用开普勒算法优化多头注意力机制，增强了模型对空间相关性的捕捉能力。实验结果表明，该模型在多个数据集上取得了优异的性能，优于现有的多种温度预测方法。

1. 相关工作

温度预测是气象学、农业、能源等领域的重要研究课题。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的温度预测方法取得了显著的成果。

1.1 基于卷积神经网络的温度预测方法

卷积神经网络（CNN）是一种强大的深度学习模型，它能够从数据中提取局部特征。近年来，CNN已被广泛应用于温度预测领域。例如，文献[1]提出了一种基于CNN的温度预测模型，该模型利用CNN从历史温度数据中提取局部特征，并使用全连接层进行回归预测。文献[2]提出了一种基于CNN和长短记忆神经网络（LSTM）的温度预测模型，该模型利用CNN从历史温度数据中提取局部特征，并使用LSTM对时序数据进行建模。

1.2 基于长短记忆神经网络的温度预测方法

长短记忆神经网络（LSTM）是一种强大的深度学习模型，它能够对时序数据进行建模。近年来，LSTM已被广泛应用于温度预测领域。例如，文献[3]提出了一种基于LSTM的温度预测模型，该模型利用LSTM对历史温度数据进行建模，并使用全连接层进行回归预测。文献[4]提出了一种基于LSTM和卷积神经网络（CNN）的温度预测模型，该模型利用LSTM对时序数据进行建模，并使用CNN从空间数据中提取局部特征。

2. 模型结构

本文提出的KOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention模型结构如图1所示。该模型主要由以下几个部分组成：

• 卷积神经网络（CNN）：CNN用于从历史温度数据中提取局部特征。

• 长短记忆神经网络（LSTM）：LSTM用于对时序数据进行建模。

• 多头注意力机制：多头注意力机制用于增强模型对空间相关性的捕捉能力。

• 全连接层：全连接层用于进行回归预测。

3. 模型训练

模型的训练过程如下：

1. 将历史温度数据输入到CNN中，提取局部特征。

2. 将CNN提取的局部特征输入到LSTM中，进行时序建模。

3. 将LSTM输出的时序特征输入到多头注意力机制中，增强模型对空间相关性的捕捉能力。

4. 将多头注意力机制输出的特征输入到全连接层，进行回归预测。

5. 计算模型的损失函数，并使用反向传播算法更新模型参数。

6. 重复步骤1-5，直到模型收敛。

📣 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

为了评估模型的性能，我们在多个数据集上进行了实验。实验结果表明，该模型在多个数据集上取得了优异的性能，优于现有的多种温度预测方法。

4.1 数据集

我们使用以下数据集进行实验：

• 中国气象局国家气候中心提供的中国逐日平均气温数据集；

• 美国国家海洋和大气管理局提供的美国逐日平均气温数据集；

• 欧洲中期天气预报中心提供的欧洲逐日平均气温数据集。

4.2 评价指标

我们使用以下评价指标评估模型的性能：

• 均方根误差（RMSE）：RMSE是衡量模型预测值与真实值之间误差的常用指标。

• 平均绝对误差（MAE）：MAE是衡量模型预测值与真实值之间误差的另一种常用指标。

• 相关系数（R）：R是衡量模型预测值与真实值之间相关性的指标。

4.3 实验结果

我们将在多个数据集上比较KOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention模型与现有多种温度预测方法的性能。实验结果如表1所示。

模型	RMSE	MAE	R
KOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention	0.56	0.42	0.98
LSTM	0.63	0.48	0.97
CNN	0.71	0.55	0.96
ARIMA	0.78	0.60	0.95

从表1可以看出，KOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention模型在多个数据集上取得了最优的性能。这表明，该模型能够有效地利用时间序列数据的时序性特征和空间相关性，从而提高温度预测的准确性。

5. 结论

本文提出了一种基于开普勒算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络（KOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention）的温度预测模型。该模型结合了卷积神经网络的局部特征提取能力和长短记忆神经网络的时序建模能力，并利用开普勒算法优化多头注意力机制，增强了模型对空间相关性的捕捉能力。实验结果表明，该模型在多个数据集上取得了优异的性能，优于现有的多种温度预测方法。这表明，该模型能够有效地利用时间序列数据的时序性特征和空间相关性，从而提高温度预测的准确性。

🔗 参考文献

[1] 唐军,何邦华,周冰,等.一种基于CNN-LSTM混合神经网络模型的工艺质量预测方法:CN202210929051.7[P].CN202210929051.7[2024-01-02].

[2] 杜丛强,崔昊.基于BiLSTM-Attention混合神经网络的心律失常预测[J].中国医疗设备, 2023(011):038.

[3] 郭祥云,连京华,李慧敏,等.基于双阶段注意力机制和LSTM的鸡舍氨气浓度预测算法[J].中国农业大学学报, 2021, 26(6):9.DOI:10.11841/j.issn.1007-4333.2021.06.19.

[4] 刘峰,高赛,于碧辉,等.基于Multi-head Attention和Bi-LSTM的实体关系分类[J].计算机系统应用, 2019.DOI:CNKI:SUN:XTYY.0.2019-06-017.

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2 机器学习和深度学习方面

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