07基于WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼优化-卷积-双向长短时记忆-注意力机制的时间序列预测算法

鲸鱼优化算法

鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）是一种启发式优化算法，灵感来源于座头鲸的捕食行为。该算法最早由Seyedali Mirjalili在2016年提出，通过模拟鲸鱼的迁徙、搜索和捕食过程来解决优化问题。
算法原理
鲸鱼优化算法主要由以下三个行为模拟组成：

迁徙（Whale Migration）：鲸鱼会随着季节或资源的改变进行长距离的迁徙。在算法中，每个解向量被视为一个鲸鱼，它们的位置代表了解的潜在解空间。通过模拟鲸鱼的迁徙，算法可以使解向量以一定的步长移动到新的位置。

搜索（Search for Prey）：鲸鱼会根据周围环境的变化寻找食物。在算法中，每个解向量都有一个适应度值，表示解的优劣程度。通过搜索过程，鲸鱼（解向量）会尝试寻找适应度更高的位置。

捕食（Bubble-net Hunting）：鲸鱼会利用泡网捕食技巧来困住猎物。在算法中，通过引入泡网机制，可以将更优秀的解向量吸引周围的解向量向其靠拢，从而提高整个种群的探索能力。

算法流程
鲸鱼优化算法的基本流程如下：

1. 初始化一群鲸鱼（解向量）的位置和适应度值。
2. 根据预定义的参数，更新鲸鱼的位置，模拟迁徙过程。
3. 对于每个鲸鱼，通过搜索过程更新位置，尝试寻找更好的解。 引入泡网机制，将较优秀的解吸引周围的解向其靠拢。
4. 重复第2至第4步，直到达到预定的迭代次数或满足终止条件为止。 输出找到的最优解。

优点和应用领域

鲸鱼优化算法具有以下优点：

1. 算法简单且易于实现。 具有良好的全局搜索能力，可以有效地搜索解空间。
2. 可以处理多种优化问题，包括连续优化、离散优化和多目标优化等。
3. 鲸鱼优化算法已经被广泛应用于许多领域，包括工程设计、机器学习、图像处理、电力系统、无人机路径规划等。
4. 它在求解复杂的优化问题时展现了出色的性能和鲁棒性。

总之，鲸鱼优化算法通过模拟鲸鱼的迁徙、搜索和捕食行为，提供了一种有效的全局优化方法。它可以应用于多种领域的优化问题，并取得了一定的成功。

鲸鱼优化算法WOA

CNN卷积神经网络

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，广泛用于计算机视觉领域。CNN 的核心思想是通过卷积层和池化层来自动提取图像中的特征，从而实现对图像的高效处理和识别。

在传统的机器学习方法中，图像特征的提取通常需要手工设计的特征提取器，如SIFT、HOG等。而 CNN 则可以自动从数据中学习到特征表示。这是因为 CNN 模型的卷积层使用了一系列的卷积核（filters），通过在输入图像上滑动并进行卷积运算，可以有效地捕捉到图像中的局部特征。

CNN 模型的卷积层可以同时学习多个不同的卷积核，每个卷积核都可以提取出不同的特征。通过堆叠多个卷积层，CNN 可以在不同的层次上提取出越来越抽象的特征。例如，低层次的卷积层可以捕捉到边缘和纹理等基本特征，而高层次的卷积层可以捕捉到更加复杂的语义特征，比如目标的形状和结构。

在卷积层之后，CNN 还会使用池化层来进一步压缩特征图的维度，减少计算量并增强模型的平移不变性。常见的池化操作包括最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling），它们可以对特征图进行降采样，并保留最显著的特征。

通过多次堆叠卷积层和池化层，CNN 可以将输入图像逐渐转换为一系列高级特征表示。这些特征表示可以用于各种计算机视觉任务，如图像分类、目标检测、语义分割等。此外，CNN 还可以通过在最后添加全连接层和激活函数来进行预测和分类。

CNN 特征提取的主要优势在于其自动学习特征表示的能力和对图像局部结构的敏感性。相较于传统的手工设计特征提取器，CNN 可以更好地适应不同的数据集和任务，并且能够从大规模的数据集中学习到具有判别性的特征表示。这使得 CNN 成为计算机视觉领域的重要工具，并在许多实际应用中取得了令人瞩目的成果。

卷积神经网络超详细介绍

BiLSTM双向长短期记忆网络

双向长短期记忆网络（Bidirectional Long Short-Term Memory，BiLSTM）是一种常用于序列数据建模的深度学习模型，特别适用于自然语言处理和时间序列分析等任务。BiLSTM结合了长短期记忆网络（LSTM）和双向循环神经网络（BiRNN）的特性，能够有效地捕捉序列数据中的长期依赖关系。

• LSTM网络

首先，让我们来介绍一下LSTM网络。LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），它通过门控机制来有效地捕捉和存储长期依赖关系。LSTM单元包括一个输入门、遗忘门、输出门和细胞状态，通过这些门控单元可以选择性地传递信息和控制信息流动，从而有效地解决了传统RNN中梯度消失和梯度爆炸等问题。

• 双向循环神经网络

双向循环神经网络是一种具有两个方向的循环连接的神经网络结构，分别从前向和后向对输入序列进行建模。这允许网络在每个时间步同时考虑过去和未来的信息，有助于更全面地理解序列数据中的上下文关系。

• BiLSTM结构

BiLSTM将LSTM和双向循环神经网络结合起来，以便同时利用过去和未来的信息。在BiLSTM中，输入序列首先通过一个前向LSTM网络进行处理，然后再通过一个反向LSTM网络进行处理。最后，将前向和反向LSTM的输出进行连接或者合并，以获得对整个序列上下文信息的双向建模。

• BiLSTM网络具有以下优点：

能够有效地捕捉序列数据中的长期依赖关系，适用于各种自然语言处理和时序数据建模任务。
结合了前向和后向信息，可以更全面地理解序列数据中的上下文关系。适用于诸如序列标注、情感分析、命名实体识别、机器翻译等需要全局序列信息的任务。应用领域。BiLSTM网络在自然语言处理领域广泛应用，例如：命名实体识别、情感分析、机器翻译、问答系统等。此外，它也被用于时间序列预测、行为识别、语音识别等领域。

总之，BiLSTM作为一种强大的序列建模工具，能够充分挖掘序列数据中的信息，为各种复杂的序列建模任务提供了有效的解决方案

双向长短期记忆网络（Bi-LSTM

Attention注意力机制

!(https://img-blog.csdnimg.cn/direct/abb0ea564a0c49d19e0b8ad709d5fa83.png)

自注意力机制（Self-Attention）是一种用于序列数据处理的机制，最早由Vaswani等人在Transformer模型中引入。它能够捕捉序列中不同位置之间的依赖关系，实现对每个位置的信息加权聚合，从而更好地理解和表示序列中的重要特征。

自注意力机制的核心思想是通过计算每个位置与其它位置之间的关联度来确定每个位置的权重。这种关联度是通过将当前位置的特征与其他位置的特征进行相似性计算得到的。相似性计算通常采用点积（Dot Product）或者加性方式（Additive）。

具体来说，自注意力机制包括以下几个步骤：

1. 查询（Query）、键（Key）和值（Value）的计算：通过线性变换将输入序列映射为查询、键和值的表示。
2. 相似性计算：对于每个查询，计算其与所有键之间的相似性得分。相似性计算可以使用点积或加性方式完成。
3. 注意力权重计算：将相似性得分进行归一化处理，得到注意力权重，表示每个位置在当前位置的重要程度。
4. 加权求和：将值乘以注意力权重，并对所有位置进行加权求和，得到自注意力聚合后的表示。

自注意力机制具有以下几个优点：

1. 全局依赖性：自注意力机制能够同时考虑序列中的所有位置，捕捉全局的依赖关系，不受局部范围的限制。
2. 权重自适应：通过计算注意力权重，自注意力机制可以根据输入序列的特征动态调整不同位置的重要性。
3. 高效计算：相比于传统的循环神经网络，自注意力机制可以进行并行计算，加速模型训练和推理过程。

自注意力机制在自然语言处理领域取得了显著的成果，被广泛应用于机器翻译、文本生成、文本分类等任务中。它能够有效地建模长距离依赖关系，提升模型的表达能力和性能。此外，自注意力机制也被引入到其他领域，如计算机视觉中的图像描述生成和视频分析等任务中，取得了令人瞩目的结果。

注意力机制Attention详解

WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼优化-卷积-双向长短时记忆-注意力机制

WOA-CNN-BiLSTM-Attention是一种结合了多种深度学习模型和优化算法的复合模型。下面将逐步介绍这个模型的构建过程。

**WOA（Whale Optimization Algorithm）鲸鱼优化算法：**该算法用于优化模型参数，以提高模型在训练数据上的拟合能力和泛化能力。它通过模拟鲸鱼的迁徙、搜索和捕食行为来更新参数的取值。

CNN（Convolutional Neural Network）卷积神经网络：卷积操作是CNN的核心。该操作可以有效地提取输入数据中的局部特征，并通过卷积核与输入数据的卷积运算来生成特征映射。

**BiLSTM（Bidirectional Long Short-Term Memory）双向长短时记忆网络：**LSTM是一种适用于处理序列数据的循环神经网络，而BiLSTM则在LSTM的基础上进行了改进。BiLSTM通过同时从前向和后向对输入序列进行处理，可以更好地捕捉到序列中的上下文信息。

Attention（注意力机制）：注意力机制用于增强模型对输入序列的关注程度。通过计算序列中不同位置的重要性权重，注意力机制可以使模型更加集中地关注与任务相关的信息。

综合上述模块，WOA-CNN-BiLSTM-Attention模型的构建过程如下：

1. 输入数据通过CNN卷积操作提取特征映射。
2. 特征映射作为BiLSTM的输入，BiLSTM网络分别对其进行前向和后向的处理，并输出每个时间步的隐藏状态序列。
3. 基于隐藏状态序列，通过注意力机制计算每个时间步的权重，以增强关注度。 将加权后的隐藏状态序列进行汇总，得到整体表示。
4. 通过全连接层等操作将整体表示映射到预测目标空间，进行时间序列预测等任务。

WOA-CNN-BiLSTM-Attention模型综合了优化算法和深度学习模型的优势，可以在不同任务下取得较好的性能。

数据展示

代码程序

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');
rng(0);

%%  数据分析
num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例 
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_class = length(unique(res(:,end)));  % 计算类别数 
num_samples = size(res, 1);                  % 样本个数
kim = size(res, 2)-1;                  % 样本个数
res = res(randperm(num_samples), :);         % 打乱数据集（不希望打乱时，注释该行）
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度
flag_conusion = 1;  % 打开混淆矩阵
%%  数据归一化
[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);

%% 建立模型
lgraph = layerGraph();                                                   % 建立空白网络结构
tempLayers = [
    sequenceFoldingLayer("Name", "seqfold")];                            % 建立序列折叠层
lgraph = addLayers(lgraph, tempLayers);                                  % 将上述网络结构加入空白结构中

tempLayers = [
    reluLayer("Name", "relu_1")                                          % Relu 激活层
    convolution2dLayer([3, 1], 32, "Name", "conv_2", "Padding", "same")  % 建立卷积层,卷积核大小[3, 1]，16个特征图
    reluLayer("Name", "relu_2") ];                                         % Relu 激活层
lgraph = addLayers(lgraph, tempLayers);                                  % 将上述网络结构加入空白结构中

tempLayers = [
    sequenceUnfoldingLayer("Name", "sequnfold")                                  % 网络铺平层
    lstmLayer(best_hd, "Name", "lstm", "OutputMode","last")              % LSTM层
    fullyConnectedLayer(num_class, "Name", "fc")                                                               % 损失函数层
    classificationLayer( "Name", "classificationLayer")];                                      % 分类层

lgraph = addLayers(lgraph, tempLayers);                              % 将上述网络结构加入空白结构中
lgraph = connectLayers(lgraph, "seqfold/out", "conv_1");             % 折叠层输出 连接 卷积层输入
lgraph = connectLayers(lgraph, "seqfold/miniBatchSize", "sequnfold/miniBatchSize");  % 折叠层输出连接反折叠层输入
lgraph = connectLayers(lgraph, "relu_2", "sequnfold/in");            % 激活层输出 连接 反折叠层输入

实验结果

训练过程

网络结构

训练集和测试集预测值和真实值对比

获取方式

名称	链接
CNN-SVM卷积-支持向量机时间序列预测	https://mbd.pub/o/bread/ZZuUlp1y
CNN卷积神经网络时间序列预测	https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZuTm59s
LSTM长短期记忆网络时间序列预测	https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZuTm59x
BiLSTM双向长短期记忆网络时间序列预测	https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZuTm59t
GRU门控制单元网络时间序列预测	https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZuUkpZt
WOA-CNN鲸鱼优化卷积神经网络时间序列预测	https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZuUlZ5v
WOA-LSTM鲸鱼优化长短期记忆网络时间序列预测	https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZuUk5ls
WOA-BiLSTM鲸鱼优化双向长短期记忆网络时间序列预测	https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZuUk59q
WOA-GRU鲸鱼优化门控值单元网络时间序列预测	https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZuUlZ5w
CNN-LSTM卷积-长短期记忆网络时间序列预测	https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZuUkpZw
CNN-BiLSTM卷积-双向长短期记忆网络时间序列预测	https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZuUkpdv
CNN-LSTM卷积-长短期记忆网络时间序列预测	https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZuUkpdy
CNN-LSTM-Attention网络时间序列预测	https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZuUkphp
CNN-BiLSTM-Attention网络时间序列预测	https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZuUkpht
CNN-GRU-Attention网络时间序列预测	https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZuUkphu
WOA-CNN-LSTM鲸鱼优化-卷积-长短期记忆网络时间序列预测	https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZuUlpdx
WOA-CNN-BiLSTM鲸鱼优化-卷积-双向长短期记忆网络时间序列预测	https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZuUlppv
WOA-CNN-GRU鲸鱼优化-卷积-门控制单元网络时间序列预测	https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZuUlpxq
WOA-CNN-LSTM-Attention网络时间序列预测	https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZuUkphx
WOA-CNN-BiLSTM-Attention网络时间序列预测	https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZuUk5du
WOA-CNN-GRU-Attention网络时间序列预测	https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZuUk5hs

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