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⛄一、能量谷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温度预测简介

能量谷算法是一种用于优化多头注意力机制的方法，它结合了卷积神经网络（CNN）和长短记忆神经网络（LSTM）。该算法主要用于温度预测任务。

在传统的多头注意力机制中，通过计算注意力权重来对输入序列进行加权求和，以获得对应的上下文表示。然而，传统的注意力机制在处理长序列时可能会面临计算复杂度高和信息丢失的问题。

能量谷算法通过引入卷积神经网络和长短记忆神经网络，解决了传统注意力机制的问题。具体原理如下：
（1）卷积神经网络（CNN）：CNN用于提取输入序列的局部特征。它通过卷积层和池化层来捕捉输入序列中的空间相关性。这样可以减少输入序列的长度，从而降低计算复杂度。
（2）长短记忆神经网络（LSTM）：LSTM用于捕捉输入序列的时间相关性。它通过门控单元来选择性地记忆和遗忘输入序列中的信息。这样可以保留重要的时间依赖关系，避免信息丢失。
（3）多头注意力机制：在CNN和LSTM的基础上，能量谷算法引入了多头注意力机制。它通过将输入序列分成多个子序列，并为每个子序列分配一个注意力头。每个注意力头都可以独立地学习和关注不同的特征子空间。最后，通过将多个注意力头的输出进行加权求和，得到最终的上下文表示。

⛄二、部分源代码

%% 清除内存、清除屏幕
clc
clear

%% 导入特征数据、当天的风速数据
data = xlsread(‘特征序列及实际值.xlsx’);
Features = data(1:18,:); %% 特征输入 ：75天，每天24小时，每小时一个采样点，共计7524=1800小时，18个特征数据
Wind_data = data(19,:); %% 实际值输出：75天，每天24小时，每小时一个采样点，共计7524=1800小时的风速数据

%% 数据平铺为4-D
LP_Features = double(reshape(Features,18,24,1,75)); %% 特征数据格式为1824175，分别对应18特征24小时，75天
LP_WindData = double(reshape(Wind_data,24,1,1,75)); %% 实际数据格式为241175 ，分别对应24小时，75天

%% 格式转换为cell
NumDays = 75; %% 数据总天数为 75天
for i=1:NumDays
FeaturesData{1,i} = LP_Features(:,:,1,i);
end

for i=1:NumDays
RealData{1,i} = LP_WindData(:,:,1,i);
end

%% 划分数据
XTrain = FeaturesData(:,1:73); %% 训练集输入为 1-73 天的特征
YTrain = RealData(:,2:74); %% 训练集输出为 2-74天 的实际值

XTest = cell2mat(FeaturesData(: , 74)); %% 测试集输入第 74 天的特征
Ytest = cell2mat(RealData(: , 75)); %% 测试集输出为第 75天 的实际值
SearchAgents_no=20;%种群数量
Max_iter=30;%迭代次数
lb=0.001;%学习率下限
ub=0.5;%学习率上限
dim=1;
fobj=@(x)fun(x,XTrain,YTrain,XTest,Ytest);
[Leader_score,Leader_pos,Convergence_curve,predict_value]= (SearchAgents_no,Max_iter,lb,ub,dim,fobj);
[RMSE1,YPredicted]=fun(0.1,XTrain,YTrain,XTest,Ytest);
% load(‘data.mat’)
[RMSE1_SSA,YPredicted_SSA]=fun(Leader_pos,XTrain,YTrain,XTest,Ytest);
[mae,mse,rmse,mape,error,errorPercent]=calc_error(Ytest,YPredicted);
figure
plot(Convergence_curve,‘r-’)
xlabel(‘迭代次数’)
ylabel(‘RMSE’)
%% 绘图
figure
plot(Ytest,‘m-*’,‘LineWidth’,2);
hold on
plot(YPredicted,‘g-s’,‘LineWidth’,2);
plot(YPredicted_SSA,‘c-o’,‘LineWidth’,2);
legend(‘真实值’,‘CNN-LSTM-Attention预测值’,‘SSA-CNN-LSTM-Attention预测值’);
xlabel(‘预测样本’);
ylabel(‘预测结果’);
title(‘测试集预测结果对比’)
grid

%% 测试集结果
figure;
plotregression(Ytest,YPredicted_SSA,[‘回归图’]);
figure;
ploterrhist(Ytest-YPredicted_SSA,[‘误差直方图’]);

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]王晨阳,段倩倩.基于遗传算法优化卷积长短记忆混合神经网络模型的光伏发电功率预测[J].物理学报. 2019

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

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10 雷达方面
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