Matlab源码：SCSO-CNN-BiLSTM-Attention多变量时间序列预测优化前后对比

本资源提供了一套使用Matlab编写的完整代码，用于优化多变量时间序列预测模型。模型采用CNN（卷积神经网络）、BiLSTM（双向长短期记忆网络）以及Attention（注意力机制）的结合，并通过SCSO（沙猫优化算法）对参数进行了调优。代码中包含了优化学习率、神经元个数、注意力机制的键值以及正则化参数的实现，并能够输出多项性能评价指标，如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）、R2（决定系数）。以下为详细知识点： 1. 时间序列预测（Time Series Prediction）: 时间序列预测是一种统计方法，用于根据历史数据预测未来某一时间点或某一时间段内的数据点。时间序列分析在金融市场预测、气象预报、销售预测等多种场合有着广泛的应用。 2. 卷积神经网络（CNN）: CNN是一种深度学习模型，主要用于图像识别、分类和分析领域，通过其卷积层可以有效地从数据中提取局部特征。 3. 双向长短期记忆网络（BiLSTM）: BiLSTM是LSTM网络的一种变体，能够同时考虑输入数据的前向和后向信息，非常适合处理时间序列数据中时序信息的提取。 4. 注意力机制（Attention Mechanism）: 注意力机制能够让模型在处理数据时“聚焦”于最相关的部分，从而提高模型对于序列数据的处理能力。 5. 沙猫优化算法（SCSO）: SCSO是一种基于种群的优化算法，模拟沙猫在沙漠中寻找猎物的行为，通过群体的协作寻找最优解。在本资源中，SCSO用于优化时间序列预测模型的参数。 6. 性能评价指标: - MAE：反映模型预测值与实际值之间的绝对误差大小，数值越小表示模型误差越小。 - MAPE：衡量模型预测的准确性，通过百分比表示误差的大小。 - MSE：衡量预测误差的平方的平均值，数值越小表示模型越精确。 - RMSE：MSE的平方根，同样用来衡量预测的精确度。 - R2：表示模型对数据的拟合程度，取值范围为0到1，值越大表示模型拟合效果越好。 7. Matlab编程实践: - 参数化编程：通过参数化的方式编写代码，使得代码更加灵活，易于修改和维护。 - 注释明细：代码中包含清晰的注释，有助于理解算法的逻辑和实现细节。 - 参数调整：代码提供方便的接口，允许用户自行调整模型参数，如学习率、神经元个数等。 8. 应用领域: 本资源适合计算机、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，也可用于相关的研究和实践。 9. 作者介绍： 作者机器学习之心是一位经验丰富的机器学习和深度学习领域的专家，专注于算法仿真工作，拥有丰富的项目经验和技术积累，能够提供仿真源码、数据集定制等服务。 本资源包含的文件列表包括： - main.m：主程序文件，负责执行模型训练和评估。 - radarChart.m：用于绘制雷达图，展示性能评价指标。 - objectiveFunction.m：定义了优化的目标函数。 - SCSO.m：实现了沙猫优化算法。 - calc_error.m：计算性能评价指标的函数。 - initialization.m：模型参数初始化脚本。 - 注意.txt：说明文件，提供使用本资源的详细说明。 - data.xlsx：包含用于训练和测试模型的数据集。 整体来看，这套资源不仅包含了完整的代码和数据，还提供了详细的参数调整指南和性能评估方法，非常适合相关专业学生和技术人员学习和实践。