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

信號處理 ? ? ? ? ? ? ?圖像處理 ? ? ? ? ? ? ? 路徑規(guī)劃 ? ? ? 元胞自動(dòng)機(jī) ? ? ? ?無人機(jī)

?? 內(nèi)容介紹

基于被囊優(yōu)化注意力機(jī)制的雙向長短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)TSA-attention-biLSTM實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)回歸預(yù)測算法研究

在當(dāng)今信息爆炸的時(shí)代，數(shù)據(jù)的價(jià)值變得愈發(fā)重要。數(shù)據(jù)的回歸預(yù)測算法是一種能夠根據(jù)已有數(shù)據(jù)來預(yù)測未來趨勢的方法。然而，由于數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和不確定性，傳統(tǒng)的回歸預(yù)測算法往往無法取得令人滿意的結(jié)果。為了解決這一問題，本文將介紹一種基于被囊優(yōu)化注意力機(jī)制的雙向長短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)TSA-attention-biLSTM實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)回歸預(yù)測算法。

首先，讓我們來了解一下被囊優(yōu)化注意力機(jī)制。注意力機(jī)制是一種模擬人類注意力機(jī)制的方法，通過對輸入數(shù)據(jù)的不同部分進(jìn)行加權(quán)，以便更好地理解和處理數(shù)據(jù)。被囊優(yōu)化注意力機(jī)制是對傳統(tǒng)注意力機(jī)制的改進(jìn)，它引入了被囊優(yōu)化的概念，通過對注意力權(quán)重進(jìn)行優(yōu)化，使得模型能夠更好地關(guān)注重要的信息。

接下來，我們介紹雙向長短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（biLSTM）。LSTM是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），它具有記憶單元和門控機(jī)制，能夠有效地處理序列數(shù)據(jù)。而雙向LSTM則是在傳統(tǒng)LSTM的基礎(chǔ)上，引入了正向和反向兩個(gè)方向的處理，以更好地捕捉序列數(shù)據(jù)中的上下文信息。

在本文的研究中，我們將被囊優(yōu)化注意力機(jī)制和雙向LSTM相結(jié)合，提出了TSA-attention-biLSTM算法。該算法在輸入數(shù)據(jù)的每個(gè)時(shí)間步驟上，通過被囊優(yōu)化注意力機(jī)制對序列數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)，并將加權(quán)后的數(shù)據(jù)輸入到雙向LSTM中進(jìn)行處理。通過這種方式，我們能夠更好地捕捉序列數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵信息，從而提高回歸預(yù)測的準(zhǔn)確性。

為了驗(yàn)證TSA-attention-biLSTM算法的有效性，我們在多個(gè)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比傳統(tǒng)的回歸預(yù)測算法，TSA-attention-biLSTM能夠取得更好的預(yù)測效果。這是因?yàn)門SA-attention-biLSTM能夠更好地關(guān)注重要的信息，并且能夠更好地捕捉序列數(shù)據(jù)中的上下文信息。

總結(jié)起來，本文介紹了一種基于被囊優(yōu)化注意力機(jī)制的雙向長短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)TSA-attention-biLSTM實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)回歸預(yù)測算法。該算法能夠更好地關(guān)注重要的信息，并且能夠更好地捕捉序列數(shù)據(jù)中的上下文信息，從而提高回歸預(yù)測的準(zhǔn)確性。未來，我們將進(jìn)一步改進(jìn)該算法，并在更多的應(yīng)用場景中進(jìn)行驗(yàn)證。

?? 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] 唐一強(qiáng)楊霄鵬朱圣銘.基于注意力機(jī)制的混合CNN-BiLSTM低軌衛(wèi)星信道預(yù)測算法[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù), 2022, 44(12):3863-3870.DOI:10.12305/j.issn.1001-506X.2022.12.32.

[2] 王繼東,杜沖.基于Attention-BiLSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和氣象數(shù)據(jù)修正的短期負(fù)荷預(yù)測模型[J].電力自動(dòng)化設(shè)備, 2022, 42(4):7.

[3] 李永苗.基于BiLSTM的中文電子病歷知識圖譜構(gòu)建及實(shí)現(xiàn)[D].浙江工業(yè)大學(xué),2020.

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1 各類智能優(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、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調(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、光伏預(yù)測、電池壽命預(yù)測、輻射源識別、交通流預(yù)測、負(fù)荷預(yù)測、股價(jià)預(yù)測、PM2.5濃度預(yù)測、電池健康狀態(tài)預(yù)測、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準(zhǔn)預(yù)測、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識別、圖像分割、圖像檢測、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

旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無人機(jī)協(xié)同、無人機(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)輸問題、車輛協(xié)同無人機(jī)路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無人機(jī)應(yīng)用方面

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

5 無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 信號處理方面

信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強(qiáng)、雷達(dá)信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時(shí)優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲能配置

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

9 雷達(dá)方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合