CNN - Attention在Matlab中的多变量回归预测探索

CNN-Attention基于卷积神经网络-自注意力机制的多变量回归预测 Matlab语言 你先用你就是创新程序已调试好无需更改代码直接替换Excel运行 多输入单输出回归预测也可以加好友换成时间序列单列或分类预测售前选一种回归效果如图1所示 采用自注意力机制网络结构图如图2所示 也可以售前加好友增加各类优化算法对CNN-Attention的参数进行优化如23年的霜冰算法RIME、24年的鹦鹉优化算法PO等等 Matlab版本要求在2023及以上没有的可提供安装包 注 1.附赠测试数据数据格式如图3所示 2.注释清晰适合新手小白运行main文件一键出图 3.商品仅包含Matlab代码后可保证原始程序运行 4.模型只是提供一个衡量数据集精度的方法因此无法保证替换数据就一定得到您满意的结果最近在研究多变量回归预测相关的内容发现了一个超有趣的基于卷积神经网络 - 自注意力机制CNN - Attention的Matlab实现方案今天就来和大家分享一下。一、功能简介这个创新程序已经调试得非常完善啦咱直接替换Excel数据就能运行超级方便。它是多输入单输出模式既能做回归预测要是你有需求加个好友和我说一声还能换成时间序列单列预测或者分类预测售前的时候选一种就行。给大家看看回归效果就像图1这样可惜这里没办法实际展示图大家自行想象下优秀的回归曲线拟合效果哈。整个模型采用了自注意力机制网络结构图就像图2那样同样这里没办法把图给大家呈现大家可以自行脑补一个设计精巧的网络结构自注意力机制在其中发挥着关键作用。而且呢要是你想进一步优化售前加好友我可以给你增加各类优化算法对CNN - Attention的参数进行优化像23年超火的霜冰算法RIME、24年新出的鹦鹉优化算法PO等等让模型效果更上一层楼。二、Matlab版本要求及福利Matlab版本得在2023及以上哦如果没有的小伙伴也别担心我这儿可以提供安装包。同时呢还附赠测试数据数据格式如图3所示虽然不能直接给大家看数据格式但相信大家应该能理解一个规整的适合模型输入的数据样子。三、代码探秘下面咱们来看点代码感受下它的魅力。这里先给大家看一段简单的读取数据部分代码示例假设数据文件名为data.xlsx% 读取Excel数据 data readtable(data.xlsx); % 提取特征数据假设前几列是特征 features table2array(data(:, 1:end - 1)); % 提取目标数据假设最后一列是目标 target table2array(data(:, end));这段代码很简单易懂哈首先用readtable函数把Excel数据读进来存成一个表格形式。然后呢把表格里除了最后一列的数据提取出来作为特征features因为通常前面几列是用来描述各种特征的嘛。最后一列单独提取出来作为目标target也就是我们要预测的那个值。CNN-Attention基于卷积神经网络-自注意力机制的多变量回归预测 Matlab语言 你先用你就是创新程序已调试好无需更改代码直接替换Excel运行 多输入单输出回归预测也可以加好友换成时间序列单列或分类预测售前选一种回归效果如图1所示 采用自注意力机制网络结构图如图2所示 也可以售前加好友增加各类优化算法对CNN-Attention的参数进行优化如23年的霜冰算法RIME、24年的鹦鹉优化算法PO等等 Matlab版本要求在2023及以上没有的可提供安装包 注 1.附赠测试数据数据格式如图3所示 2.注释清晰适合新手小白运行main文件一键出图 3.商品仅包含Matlab代码后可保证原始程序运行 4.模型只是提供一个衡量数据集精度的方法因此无法保证替换数据就一定得到您满意的结果再看看模型构建部分的代码简化示意% 创建CNN - Attention模型 layers [ sequenceInputLayer(size(features, 2)) convolution1dLayer(3, 16) batchNormalizationLayer reluLayer attention1dLayer(16) fullyConnectedLayer(1) regressionLayer]; % 配置训练选项 options trainingOptions(adam,... MaxEpochs, 100,... InitialLearnRate, 0.001); % 训练模型 net trainNetwork(features, target, layers, options);这里首先用sequenceInputLayer创建了一个序列输入层输入大小是特征的列数也就是特征的维度啦。然后通过convolution1dLayer搭建了一维卷积层这里卷积核大小设为3输出通道数是16。之后接上batchNormalizationLayer做批归一化再用reluLayer激活一下让模型更有非线性的表达能力。接着attention1dLayer就是咱们的自注意力机制层啦这里输出维度也是16。最后通过fullyConnectedLayer全连接到1个节点因为是单输出嘛再加上regressionLayer回归层这样模型结构就搭好啦。然后配置训练选项这里用的是adam优化器设置最大训练轮数MaxEpochs为100初始学习率InitialLearnRate为0.001 。最后就调用trainNetwork函数用我们准备好的特征和目标数据来训练模型啦。四、注意事项需要和大家说明一下这个商品仅包含Matlab代码后续能保证原始程序运行。而且模型主要是提供一个衡量数据集精度的方法所以没办法保证你替换数据就一定能得到满意的结果毕竟不同的数据特点差异还是挺大的但只要数据格式对按照我们提供的注释清晰的代码新手小白运行main文件就能一键出图轻松上手要是大家对这个CNN - Attention多变量回归预测感兴趣欢迎随时交流哈