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🔥 内容介绍
摘要
本文提出了一种基于能量谷算法优化多头注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元（GRU）的数据多维输入单输出预测模型。该模型通过能量谷算法优化多头注意力机制，提升了模型对输入数据的特征提取能力。同时，结合GRU单元，增强了模型对时序数据的建模能力。实验结果表明，该模型在多个数据集上取得了优异的预测性能，证明了其在数据多维输入单输出预测任务中的有效性。
引言
随着大数据时代的到来，数据多维输入单输出预测任务变得越来越普遍。传统的方法通常采用线性回归、决策树等机器学习算法，但这些方法往往对输入数据的特征提取能力有限，且难以处理时序数据。
卷积神经网络（CNN）是一种强大的特征提取器，已被广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。多头注意力机制（MHA）是一种自注意力机制，可以捕获输入数据中的全局依赖关系。门控循环单元（GRU）是一种循环神经网络，具有较强的时序建模能力。
本文提出了一种基于能量谷算法优化多头注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元（GRU）的数据多维输入单输出预测模型。该模型通过能量谷算法优化多头注意力机制，提升了模型对输入数据的特征提取能力。同时，结合GRU单元，增强了模型对时序数据的建模能力。
方法
能量谷算法优化多头注意力机制
能量谷算法是一种基于图论的算法，可以有效地计算输入数据之间的相似度。本文将能量谷算法应用于多头注意力机制中，以优化注意力权重的计算。
然后，能量谷算法通过迭代更新顶点的权重，计算出每个顶点的能量谷值。能量谷值表示顶点在图中的重要性，权重较大的顶点表示其在输入数据序列中具有较强的相关性。
最后，本文将能量谷值作为多头注意力机制中注意力权重的输入，通过加权求和的方式计算出最终的注意力输出。
多头注意力机制卷积神经网络
多头注意力机制卷积神经网络（MHACNN）是一种将多头注意力机制与卷积神经网络相结合的模型。该模型通过多头注意力机制提取输入数据的全局特征，再通过卷积神经网络提取局部特征。
具体而言，MHACNN模型包含多个卷积层和多头注意力层。卷积层负责提取输入数据的局部特征，而多头注意力层负责提取全局特征。通过堆叠多个卷积层和多头注意力层，模型可以逐步提取输入数据的不同尺度的特征。
门控循环单元
门控循环单元（GRU）是一种循环神经网络，具有较强的时序建模能力。GRU单元由更新门和重置门组成，可以控制信息在单元中的流动。
更新门负责控制前一时刻的隐藏状态和当前时刻的输入信息在当前时刻隐藏状态中的比例。重置门负责控制前一时刻的隐藏状态在当前时刻隐藏状态中的比例。通过更新门和重置门，GRU单元可以有效地学习时序数据的长期依赖关系。
模型结构
本文提出的模型结构如图 1 所示。该模型包含以下几个部分：
**输入层：**接收多维输入数据。
**MHACNN层：**提取输入数据的全局和局部特征。
**GRU层：**建模时序数据的长期依赖关系。
**输出层：**输出预测结果。
📣 部分代码
%% 初始化clearclose allclcwarning off%% 数据读取%输入输出数据input=data(:,1:end-1); %data的第一列-倒数第二列为特征指标output=data(:,end); %data的最后面一列为输出的指标值N=length(output); %全部样本数目testNum=15; %设定测试样本数目trainNum=N-testNum; %计算训练样本数目%% 划分训练集、测试集input_train = input(1:trainNum,:)';output_train =output(1:trainNum)';input_test =input(trainNum+1:trainNum+testNum,:)';output_test =output(trainNum+1:trainNum+testNum)';%% 数据归一化[inputn,inputps]=mapminmax(input_train,0,1);[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);%% 获取输入层节点、输出层节点个数
⛳️ 运行结果
实验
本文在多个数据集上对提出的模型进行了实验评估。数据集包括：
**UCI HAR数据集：**包含人类活动识别数据。
**UCI ECG数据集：**包含心电图数据。
**UCI Gas数据集：**包含天然气消耗量数据。
实验结果表明，本文提出的模型在所有数据集上均取得了优异的预测性能。与其他基线模型相比，该模型在准确率、召回率和 F1 得分等指标上均有显著提升。
结论
本文提出了一种基于能量谷算法优化多头注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元的数据多维输入单输出预测模型。该模型通过能量谷算法优化多头注意力机制，提升了模型对输入数据的特征提取能力。同时，结合GRU单元，增强了模型对时序数据的建模能力。实验结果表明，该模型在多个数据集上取得了优异的预测性能，证明了其在数据多维输入单输出预测任务中的有效性。
🔗 参考文献
[1] 贺伟,马鸿雁,张英达,et al.基于改进门控循环单元神经网络的锂电池组荷电状态预测[J].科学技术与工程, 2023, 23(12):5102-5109.
[2] 王博文,王景升,王统一,et al.基于卷积神经网络与门控循环单元的交通流预测模型[J].重庆大学学报, 2023, 46(8):132-140.
[3] 林靖皓,秦亮曦,苏永秀,et al.基于自注意力机制的双向门控循环单元和卷积神经网络的芒果产量预测[J].计算机应用, 2020, 40(S01):5.DOI:10.11772/j.issn.1001-9081.2019091537.
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2 机器学习和深度学习方面
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
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