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智能優(yōu)化算法 ? ? ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè) ? ? ? 雷達(dá)通信 ? ? ?無(wú)線傳感器 ? ? ? ?電力系統(tǒng)

信號(hào)處理 ? ? ? ? ? ? ?圖像處理 ? ? ? ? ? ? ? 路徑規(guī)劃 ? ? ? 元胞自動(dòng)機(jī) ? ? ? ?無(wú)人機(jī)

?? 內(nèi)容介紹

在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，回歸預(yù)測(cè)是一種非常重要的任務(wù)，其目的是通過(guò)給定的輸入數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)出相應(yīng)的輸出值。在過(guò)去的幾年中，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在回歸預(yù)測(cè)任務(wù)中取得了很大的進(jìn)展，其中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）是最常用的模型之一。然而，這些模型仍然存在一些問(wèn)題，如過(guò)擬合、訓(xùn)練速度慢等。

為了解決這些問(wèn)題，研究人員提出了一種新的模型——SSA-CNN-BIGRU-Attention回歸預(yù)測(cè)模型。該模型結(jié)合了注意力機(jī)制和麻雀算法，以優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和雙向門(mén)控循環(huán)單元。下面我們將詳細(xì)介紹這個(gè)模型的結(jié)構(gòu)和優(yōu)化方法。

首先，我們來(lái)看看模型的結(jié)構(gòu)。該模型由四個(gè)主要組件組成：CNN、BIGRU、Attention和SSA。CNN用于提取輸入數(shù)據(jù)的特征，BIGRU用于捕捉時(shí)間序列數(shù)據(jù)的長(zhǎng)期依賴性，Attention用于加強(qiáng)模型對(duì)重要信息的關(guān)注，SSA用于優(yōu)化模型的參數(shù)。這些組件的結(jié)構(gòu)如下圖所示：

其中，CNN由多個(gè)卷積層和池化層組成，用于提取輸入數(shù)據(jù)的局部特征。BIGRU由兩個(gè)門(mén)控循環(huán)單元組成，一個(gè)正向，一個(gè)反向，用于捕捉時(shí)間序列數(shù)據(jù)的長(zhǎng)期依賴性。Attention用于加強(qiáng)模型對(duì)重要信息的關(guān)注，它通過(guò)計(jì)算輸入數(shù)據(jù)的權(quán)重，將重要信息傳遞給下一層。SSA用于優(yōu)化模型的參數(shù)，它通過(guò)模擬麻雀的覓食行為，來(lái)搜索最優(yōu)的模型參數(shù)。

接下來(lái)，我們來(lái)看看模型的優(yōu)化方法。在SSA中，模型的參數(shù)被視為食物，而麻雀則是搜索最優(yōu)參數(shù)的代理。麻雀會(huì)在搜索空間中隨機(jī)飛行，每次飛行都會(huì)記錄當(dāng)前位置的最優(yōu)解，并在下一次飛行時(shí)優(yōu)先飛向該位置。這樣，麻雀就可以逐步搜索到最優(yōu)的模型參數(shù)。

為了使SSA更加有效，我們引入了一些改進(jìn)措施。首先，我們使用了自適應(yīng)權(quán)重調(diào)整策略，該策略可以根據(jù)當(dāng)前的搜索狀態(tài)，自動(dòng)調(diào)整麻雀的飛行速度和搜索范圍。其次，我們使用了多種搜索策略，包括隨機(jī)搜索、局部搜索和全局搜索，以增加搜索的多樣性和覆蓋率。

最后，我們來(lái)看看模型的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。我們?cè)趦蓚€(gè)公開(kāi)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，分別是Air Quality和Beijing PM2.5。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，SSA-CNN-BIGRU-Attention模型在這兩個(gè)數(shù)據(jù)集上均取得了優(yōu)于其他模型的預(yù)測(cè)效果，證明了該模型的有效性和實(shí)用性。

綜上所述，SSA-CNN-BIGRU-Attention回歸預(yù)測(cè)模型是一種新的、高效的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，它結(jié)合了注意力機(jī)制和麻雀算法，以優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和雙向門(mén)控循環(huán)單元。該模型在回歸預(yù)測(cè)任務(wù)中表現(xiàn)出了優(yōu)異的性能，有望成為未來(lái)機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要研究方向。

?? 部分代碼

%% ?清空環(huán)境變量warning off ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉報(bào)警信息close all ? ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉開(kāi)啟的圖窗clear ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空變量clc ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空命令行%% ?導(dǎo)入數(shù)據(jù)res = xlsread('數(shù)據(jù)集.xlsx');%% ?劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集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);%% ?數(shù)據(jù)歸一化[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 );

?? 運(yùn)行結(jié)果

?? 參考文獻(xiàn)

[1] 林靖皓,秦亮曦,蘇永秀,等.基于自注意力機(jī)制的雙向門(mén)控循環(huán)單元和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的芒果產(chǎn)量預(yù)測(cè)[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用, 2020, 40(S01):5.DOI:10.11772/j.issn.1001-9081.2019091537.

[2] 殷禮勝,劉攀,孫雙晨,等.基于互補(bǔ)集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和改進(jìn)麻雀搜索算法優(yōu)化雙向門(mén)控循環(huán)單元的交通流組合預(yù)測(cè)模型[J].電子與信息學(xué)報(bào), 2022, 44:1-10.DOI:10.11999/JEIT221172.

[3] 方娜,李俊曉,陳浩,等.基于變分模態(tài)分解的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雙向門(mén)控循環(huán)單元多元線性回歸多頻組合短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)[J].現(xiàn)代電力, 2022(004):039.

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1 各類(lèi)智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車(chē)間調(diào)度、發(fā)車(chē)優(yōu)化、水庫(kù)調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車(chē)間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無(wú)人機(jī)選址優(yōu)化

2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、LSTM、支持向量機(jī)（SVM）、最小二乘支持向量機(jī)（LSSVM）、極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）、核極限學(xué)習(xí)機(jī)（KELM）、BP、RBF、寬度學(xué)習(xí)、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實(shí)現(xiàn)風(fēng)電預(yù)測(cè)、光伏預(yù)測(cè)、電池壽命預(yù)測(cè)、輻射源識(shí)別、交通流預(yù)測(cè)、負(fù)荷預(yù)測(cè)、股價(jià)預(yù)測(cè)、PM2.5濃度預(yù)測(cè)、電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號(hào)識(shí)別、地鐵停車(chē)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識(shí)別、圖像分割、圖像檢測(cè)、圖像隱藏、圖像配準(zhǔn)、圖像拼接、圖像融合、圖像增強(qiáng)、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問(wèn)題（TSP）、車(chē)輛路徑問(wèn)題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)人機(jī)編隊(duì)、機(jī)器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問(wèn)題、車(chē)輛協(xié)同無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車(chē)間布局優(yōu)化

4 無(wú)人機(jī)應(yīng)用方面

無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)控制、無(wú)人機(jī)編隊(duì)、無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)人機(jī)任務(wù)分配、無(wú)人機(jī)安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無(wú)線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標(biāo)定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號(hào)處理方面

信號(hào)識(shí)別、信號(hào)加密、信號(hào)去噪、信號(hào)增強(qiáng)、雷達(dá)信號(hào)處理、信號(hào)水印嵌入提取、肌電信號(hào)、腦電信號(hào)、信號(hào)配時(shí)優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無(wú)功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲(chǔ)能配置

8 元胞自動(dòng)機(jī)方面

交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)散 晶體生長(zhǎng)

9 雷達(dá)方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合