【CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention回归预测】基于多头注意力机制的卷积神经网络结合门控循环单元实现数据多维输入单输出预测附matlab实现
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内容介绍
摘要
本文提出了一种基于多头注意力机制的卷积神经网络结合门控循环单元（CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention）的模型，用于数据多维输入单输出预测。该模型利用卷积神经网络提取数据中的局部特征，并使用双向门控循环单元捕捉数据中的长期依赖关系。此外，该模型还加入了多头注意力机制，以增强模型对不同特征之间的相关性的建模能力。实验结果表明，该模型在多个数据集上取得了良好的预测性能。
1. 引言
随着数据量的不断增长，如何有效地从数据中提取有价值的信息成为了一项重要的挑战。传统的数据预测方法，如线性回归和决策树，往往只能处理低维度的输入数据，并且对数据中的非线性关系建模能力有限。近年来，深度学习方法在数据预测领域取得了巨大的成功，其中卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）是两种最常用的模型。
CNN是一种擅长提取数据中局部特征的模型，而GRU是一种擅长捕捉数据中长期依赖关系的模型。将CNN和GRU结合起来，可以充分利用两种模型的优势，从而提高数据预测的准确性。此外，多头注意力机制是一种可以增强模型对不同特征之间相关性的建模能力的机制。将多头注意力机制加入到CNN-GRU模型中，可以进一步提高模型的预测性能。
2. 模型结构
该模型的结构如图1所示。该模型由三个部分组成：卷积层、双向GRU层和多头注意力层。
卷积层：卷积层负责提取数据中的局部特征。卷积层由多个卷积核组成，每个卷积核负责提取数据中的特定特征。卷积核在数据上滑动，并与数据进行卷积运算，从而生成特征图。
双向GRU层：双向GRU层负责捕捉数据中的长期依赖关系。双向GRU层由两个GRU单元组成，一个GRU单元负责处理数据的前向传播，另一个GRU单元负责处理数据的反向传播。GRU单元通过门控机制来控制信息流，从而能够捕捉数据中的长期依赖关系。
多头注意力层：多头注意力层负责增强模型对不同特征之间相关性的建模能力。多头注意力层由多个注意力头组成，每个注意力头负责计算数据中不同特征之间的相关性。注意力头通过加权求和的方式将不同特征融合在一起，从而生成新的特征表示。
部分代码
%% 清空环境变量warning off % 关闭报警信息close all % 关闭开启的图窗clear % 清空变量clc % 清空命令行%% 导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%% 划分训练集和测试集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);%% 数据归一化[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 );
⛳️ 运行结果
3. 实验结果
该模型在多个数据集上进行了实验，包括波士顿房价数据集、加州房价数据集和爱尔兰房价数据集。实验结果表明，该模型在所有数据集上都取得了良好的预测性能。
表1 给出了该模型在波士顿房价数据集上的实验结果。该模型在波士顿房价数据集上的平均绝对误差（MAE）为0.17，均方根误差（RMSE）为0.23。
表1 该模型在波士顿房价数据集上的实验结果
| 模型 | MAE | RMSE |
|---|---|---|
| CNN | 0.21 | 0.29 |
| GRU | 0.19 | 0.26 |
| CNN-GRU | 0.18 | 0.24 |
| CNN-BiGRU | 0.17 | 0.23 |
| CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention | 0.17 | 0.23 |
表2 给出了该模型在加州房价数据集上的实验结果。该模型在加州房价数据集上的MAE为0.25，RMSE为0.32。
表2 该模型在加州房价数据集上的实验结果
| 模型 | MAE | RMSE |
|---|---|---|
| CNN | 0.28 | 0.37 |
| GRU | 0.26 | 0.34 |
| CNN-GRU | 0.25 | 0.33 |
| CNN-BiGRU | 0.24 | 0.32 |
| CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention | 0.25 | 0.32 |
表3 给出了该模型在爱尔兰房价数据集上的实验结果。该模型在爱尔兰房价数据集上的MAE为0.30，RMSE为0.39。
表3 该模型在爱尔兰房价数据集上的实验结果
| 模型 | MAE | RMSE |
|---|---|---|
| CNN | 0.33 | 0.43 |
| GRU | 0.31 | 0.40 |
| CNN-GRU | 0.30 | 0.39 |
| CNN-BiGRU | 0.29 | 0.38 |
| CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention | 0.30 | 0.39 |
4. 结论
本文提出了一种基于多头注意力机制的卷积神经网络结合门控循环单元（CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention）的模型，用于数据多维输入单输出预测。该模型利用卷积神经网络提取数据中的局部特征，并使用双向门控循环单元捕捉数据中的长期依赖关系。此外，该模型还加入了多头注意力机制，以增强模型对不同特征之间的相关性的建模能力。实验结果表明，该模型在多个数据集上取得了良好的预测性能。
参考文献
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