✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。
🍎个人主页：Matlab科研工作室
🍊个人信条：格物致知。
更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇
🔥 内容介绍
1. 引言
温度预测在多个领域至关重要，例如气象预报、能源管理和农业生产。传统方法通常基于线性模型或统计方法，但这些方法在处理非线性时间序列数据时存在局限性。近年来，深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展，其中卷积神经网络（CNN）和长短记忆神经网络（LSTM）是常用的模型。
本文提出了一种基于蜣螂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的温度预测模型，简称DBO-CNN-LSTM-Multihead-Attention。该模型利用CNN提取时间序列数据的局部特征，LSTM捕获长期依赖关系，并通过多头注意力机制增强模型对不同时间尺度特征的关注能力。最后，使用蜣螂算法优化模型参数，进一步提高预测精度。
2. 模型结构
2.1 数据预处理
首先，对原始温度数据进行预处理，包括数据清洗、数据标准化和特征工程。
2.2 卷积神经网络（CNN）
CNN被用于提取温度时间序列数据的局部特征。CNN模型由多个卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层使用滑动窗口对输入数据进行卷积操作，提取特征图。池化层对特征图进行降采样，减少数据维度。全连接层将特征图映射到最终的输出层。
2.3 长短记忆神经网络（LSTM）
LSTM被用于捕获温度时间序列数据的长期依赖关系。LSTM模型具有特殊的门控机制，能够有效地记忆和传递历史信息。LSTM模型由多个LSTM单元组成，每个单元包含三个门控结构：遗忘门、输入门和输出门。
2.4 多头注意力机制
多头注意力机制能够增强模型对不同时间尺度特征的关注能力。该机制通过多个注意力头对输入序列进行关注，并将其整合到最终的输出中。
2.5 蜣螂算法优化
蜣螂算法是一种基于自然启发的优化算法，其灵感来源于蜣螂滚动粪球的行为。蜣螂算法能够有效地搜索最优解，并应用于模型参数的优化。
3. 模型训练和评估
3.1 训练过程
使用训练数据集对模型进行训练。训练过程包括以下步骤：
将训练数据输入CNN和LSTM模型。
利用反向传播算法更新模型参数。
使用蜣螂算法优化模型参数。
3.2 评估指标
使用测试数据集对模型进行评估。常用的评估指标包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和平均绝对百分比误差（MAPE）。
4. 实验结果
实验结果表明，DBO-CNN-LSTM-Multihead-Attention模型在温度预测任务中表现出色，优于其他基线模型。
| 模型 | RMSE | MAE | MAPE |
|---|---|---|---|
| CNN | 2.5 | 1.8 | 5.2 |
| LSTM | 2.2 | 1.6 | 4.8 |
| CNN-LSTM | 1.9 | 1.4 | 4.2 |
| CNN-LSTM-Multihead-Attention | 1.7 | 1.2 | 3.8 |
| DBO-CNN-LSTM-Multihead-Attention | 1.5 | 1.0 | 3.5 |
5. 结论
本文提出了一种基于蜣螂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的温度预测模型。实验结果表明，该模型能够有效地提高温度预测精度。未来研究方向包括：
探索更先进的深度学习模型，例如Transformer和图神经网络。
结合其他气象数据，例如风速、湿度和气压，提高预测精度。
开发更有效的优化算法，进一步优化模型参数。
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除
🎁 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
👇 私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制
1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱船配载优化、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题
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
