基于WOA优化CNN-LSTM-Attention的回归或时序算法，包含多种CNN-LSTM算法进行对比|Matlab

01基于WOA优化CNN-LSTM-Attention的回归或时序算法，包含多种CNN-LSTM算法进行对比|Matlab

基础知识：

基于WOA-CNN-LSTM-Attention的数据回归算法是一种利用深度学习技术来进行数据回归分析的方法。它结合了WOA（Whale Optimization Algorithm）、CNN（Convolutional Neural Network）、LSTM（Long Short-Term Memory）和Attention机制，可以有效地处理具有序列特征的数据。

首先，WOA-CNN-LSTM-Attention算法利用WOA算法来优化模型的参数（学习率、隐含层个数、L2正则化系数）。WOA算法模拟了鲸群觅食的行为，通过搜索空间中的随机点来不断调整模型参数，以找到最优解。通过使用WOA算法，我们可以更好地进行模型训练，从而提高回归性能。

接下来，算法使用CNN来提取数据的局部特征。CNN通过卷积和池化操作，能够捕捉到数据中的局部模式，从而更好地理解数据的结构和特征。在数据回归中，CNN可以提取输入数据的特征表示，并减少数据的维度，从而简化模型的复杂性。

上图来源于网络

然后，算法使用LSTM来处理数据的时序特征。LSTM是一种循环神经网络，可以有效地处理序列数据，并记住长距离的依赖关系。在数据回归中，LSTM可以捕捉到数据中存在的时序模式，从而提供更好的预测能力。

最后，算法引入Attention机制通过引入Attention机制，算法可以进一步提高数据回归的准确性和泛化能力。Attention机制可以根据每个输入样本的重要性程度，自动调节模型对不同样本的关注程度。在数据回归中，这意味着模型可以更加专注于那些对预测结果有更大影响的样本，从而提高预测的准确性。

通过使用WOA-CNN-LSTM-Attention算法，我们可以充分利用数据中的局部模式、时序特征以及样本的重要性信息，提高数据回归任务的效果。该算法在实践中具有广泛的应用价值，可以用于多个领域，例如金融预测、医疗诊断等。在未来的研究中，我们可以进一步优化算法的性能，提高其在复杂任务上的表现，为实际问题的解决提供更加有效的方法和工具。

程序内容：

本次代码一共包含以下11个代码，包括CNN,LSTM,CNN-LSTM,CNN-BiLSTM,CNN-GRU,CNN-LSTM,CNN-BiLSTM,CNN-LSTM-Attention,CNN-BiLSTM-Attention,CNN-GRU-Attention,WOA-CNN-BiLSTM-Attention。

可进行模型对比分析，直接替换文件中的数据集进行替换即可！！！！

其结果图如下：

训练过程：

训练集测试集对比

训练网络拓扑图：

结果分析：

训练集数据的R2为：0.99465
测试集数据的R2为：0.99515
训练集数据的MAE为：0.5081
测试集数据的MAE为：0.49285
训练集数据的MBE为：-0.0029307
测试集数据的MBE为：-0.028145
训练集数据的RMSE为：768.6351
测试集数据的RMSE为：382.0618
优化网络超参数的结果（学习率、隐含层个数、L2正则化系数）：

最佳学习率参数：0.0083325
最佳隐藏层节点数：12
最佳L2正则化系数：0.00024185
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https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZqamJhv

购买过后，有问题可以私信本人进行售后讲解。