沙猫算法与CNN-LSTM-Attention结合优化多变量时间序列预测

本资源详细介绍了如何使用SCSO沙猫算法对CNN-LSTM-Attention模型进行优化，以提升多变量时间序列预测的性能。在此过程中，算法在学习率、神经元个数、注意力机制的键值以及正则化参数上进行了调优。同时，提供了完整的Matlab源码和数据集，方便用户进行实际操作和学习。 1. **SCSO沙猫算法**: SCSO（Serval Cat Search Optimization）是一种基于沙猫行为模式的优化算法。沙猫是一种在沙丘中生活的猫科动物，其搜寻猎物的方式非常独特，通过有策略的随机搜索和高效的信息利用能力，能够在恶劣的环境中找到食物。SCSO算法正是模仿沙猫的这种行为，通过迭代的方式在解空间内搜索最优解。 2. **CNN-LSTM-Attention模型**: CNN（卷积神经网络）擅长捕捉空间特征，LSTM（长短期记忆网络）则擅长处理时间序列数据，而Attention机制有助于模型集中注意力于输入序列中最重要的部分。将这三者结合形成的模型在处理多变量时间序列问题时能有很好的表现。 3. **优化前后对比**: 在实际应用中，通常需要对模型的性能进行评估。资源中提供了优化前后模型的多指标评价结果，这些指标包括MAE（平均绝对误差）、MAPE（平均绝对百分比误差）、MSE（均方误差）、RMSE（均方根误差）和R2（决定系数）。这些指标能够帮助用户直观地了解优化算法带来的性能提升。 4. **Matlab运行环境**: 资源要求在Matlab2023及以上版本中运行，确保用户具备必要的软件环境。 5. **代码特点**: - **参数化编程**: 用户可以方便地更改代码中的参数，以适应不同的问题和需求。 - **代码注释**: 代码中包含详细的注释，有助于用户理解每一部分代码的功能和作用。 6. **适用对象**: 该资源适合计算机、电子信息工程、数学等专业的大学生进行课程设计、期末大作业和毕业设计使用。 7. **作者介绍**: - 机器学习之心：拥有丰富的机器学习和深度学习方面的知识，尤其擅长时序、回归、分类、聚类和降维等领域的程序设计和案例分析。 - 博客专家认证：在博客平台上有权威认证，证明了其专业知识和影响力。 - 2023博客之星TOP50：获得了业界的认可，是机器学习领域的优秀创作者。 - 8年仿真经验：作者在Matlab、Python算法仿真领域有丰富的工作经验，能够提供高质量的仿真源码和数据集定制服务。 8. **文件列表说明**: - calc_error.m：用于计算误差的函数。 - initialization.m：进行模型参数初始化的脚本。 - main.m：主函数，用于控制程序的主流程。 - radarChart.m：绘制雷达图的函数，用于可视化评估指标。 - objectiveFunction.m：定义优化目标函数的脚本。 - 注意.txt：可能包含了资源的使用说明或者其他注意事项。 - SCSO.m：实现SCSO沙猫优化算法的函数。 - data.xlsx：包含用于训练和测试模型的数据集。 通过本资源，用户不仅可以学习到如何实现和优化一个先进的多变量时间序列预测模型，还可以了解到如何使用Matlab进行算法仿真和模型评估。此外，资源的详细注释和参数化编程特点，使得用户能够更加容易地理解和使用所提供的代码，进而在实际问题中进行应用和研究。