鯨魚優(yōu)化算法

鯨魚優(yōu)化算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）是一種啟發(fā)式優(yōu)化算法，靈感來源于座頭鯨的捕食行為。該算法最早由Seyedali Mirjalili在2016年提出，通過模擬鯨魚的遷徙、搜索和捕食過程來解決優(yōu)化問題。
算法原理
鯨魚優(yōu)化算法主要由以下三個行為模擬組成：

遷徙（Whale Migration）：鯨魚會隨著季節(jié)或資源的改變進(jìn)行長距離的遷徙。在算法中，每個解向量被視為一個鯨魚，它們的位置代表了解的潛在解空間。通過模擬鯨魚的遷徙，算法可以使解向量以一定的步長移動到新的位置。

搜索（Search for Prey）：鯨魚會根據(jù)周圍環(huán)境的變化尋找食物。在算法中，每個解向量都有一個適應(yīng)度值，表示解的優(yōu)劣程度。通過搜索過程，鯨魚（解向量）會嘗試尋找適應(yīng)度更高的位置。

捕食（Bubble-net Hunting）：鯨魚會利用泡網(wǎng)捕食技巧來困住獵物。在算法中，通過引入泡網(wǎng)機(jī)制，可以將更優(yōu)秀的解向量吸引周圍的解向量向其靠攏，從而提高整個種群的探索能力。

算法流程
鯨魚優(yōu)化算法的基本流程如下：

1. 初始化一群鯨魚（解向量）的位置和適應(yīng)度值。
2. 根據(jù)預(yù)定義的參數(shù)，更新鯨魚的位置，模擬遷徙過程。
3. 對于每個鯨魚，通過搜索過程更新位置，嘗試尋找更好的解。 引入泡網(wǎng)機(jī)制，將較優(yōu)秀的解吸引周圍的解向其靠攏。
4. 重復(fù)第2至第4步，直到達(dá)到預(yù)定的迭代次數(shù)或滿足終止條件為止。 輸出找到的最優(yōu)解。

優(yōu)點和應(yīng)用領(lǐng)域

鯨魚優(yōu)化算法具有以下優(yōu)點：

1. 算法簡單且易于實現(xiàn)。 具有良好的全局搜索能力，可以有效地搜索解空間。
2. 可以處理多種優(yōu)化問題，包括連續(xù)優(yōu)化、離散優(yōu)化和多目標(biāo)優(yōu)化等。
3. 鯨魚優(yōu)化算法已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于許多領(lǐng)域，包括工程設(shè)計、機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像處理、電力系統(tǒng)、無人機(jī)路徑規(guī)劃等。
4. 它在求解復(fù)雜的優(yōu)化問題時展現(xiàn)了出色的性能和魯棒性。

總之，鯨魚優(yōu)化算法通過模擬鯨魚的遷徙、搜索和捕食行為，提供了一種有效的全局優(yōu)化方法。它可以應(yīng)用于多種領(lǐng)域的優(yōu)化問題，并取得了一定的成功。

鯨魚優(yōu)化算法WOA

CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種深度學(xué)習(xí)模型，廣泛用于計算機(jī)視覺領(lǐng)域。CNN 的核心思想是通過卷積層和池化層來自動提取圖像中的特征，從而實現(xiàn)對圖像的高效處理和識別。

在傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法中，圖像特征的提取通常需要手工設(shè)計的特征提取器，如SIFT、HOG等。而 CNN 則可以自動從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到特征表示。這是因為 CNN 模型的卷積層使用了一系列的卷積核（filters），通過在輸入圖像上滑動并進(jìn)行卷積運(yùn)算，可以有效地捕捉到圖像中的局部特征。

CNN 模型的卷積層可以同時學(xué)習(xí)多個不同的卷積核，每個卷積核都可以提取出不同的特征。通過堆疊多個卷積層，CNN 可以在不同的層次上提取出越來越抽象的特征。例如，低層次的卷積層可以捕捉到邊緣和紋理等基本特征，而高層次的卷積層可以捕捉到更加復(fù)雜的語義特征，比如目標(biāo)的形狀和結(jié)構(gòu)。

在卷積層之后，CNN 還會使用池化層來進(jìn)一步壓縮特征圖的維度，減少計算量并增強(qiáng)模型的平移不變性。常見的池化操作包括最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling），它們可以對特征圖進(jìn)行降采樣，并保留最顯著的特征。

通過多次堆疊卷積層和池化層，CNN 可以將輸入圖像逐漸轉(zhuǎn)換為一系列高級特征表示。這些特征表示可以用于各種計算機(jī)視覺任務(wù)，如圖像分類、目標(biāo)檢測、語義分割等。此外，CNN 還可以通過在最后添加全連接層和激活函數(shù)來進(jìn)行預(yù)測和分類。

CNN 特征提取的主要優(yōu)勢在于其自動學(xué)習(xí)特征表示的能力和對圖像局部結(jié)構(gòu)的敏感性。相較于傳統(tǒng)的手工設(shè)計特征提取器，CNN 可以更好地適應(yīng)不同的數(shù)據(jù)集和任務(wù)，并且能夠從大規(guī)模的數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)到具有判別性的特征表示。這使得 CNN 成為計算機(jī)視覺領(lǐng)域的重要工具，并在許多實際應(yīng)用中取得了令人矚目的成果。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超詳細(xì)介紹

BiLSTM雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)

雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（Bidirectional Long Short-Term Memory，BiLSTM）是一種常用于序列數(shù)據(jù)建模的深度學(xué)習(xí)模型，特別適用于自然語言處理和時間序列分析等任務(wù)。BiLSTM結(jié)合了長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BiRNN）的特性，能夠有效地捕捉序列數(shù)據(jù)中的長期依賴關(guān)系。

• LSTM網(wǎng)絡(luò)

首先，讓我們來介紹一下LSTM網(wǎng)絡(luò)。LSTM是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），它通過門控機(jī)制來有效地捕捉和存儲長期依賴關(guān)系。LSTM單元包括一個輸入門、遺忘門、輸出門和細(xì)胞狀態(tài)，通過這些門控單元可以選擇性地傳遞信息和控制信息流動，從而有效地解決了傳統(tǒng)RNN中梯度消失和梯度爆炸等問題。

• 雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種具有兩個方向的循環(huán)連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，分別從前向和后向?qū)斎胄蛄羞M(jìn)行建模。這允許網(wǎng)絡(luò)在每個時間步同時考慮過去和未來的信息，有助于更全面地理解序列數(shù)據(jù)中的上下文關(guān)系。

• BiLSTM結(jié)構(gòu)

BiLSTM將LSTM和雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來，以便同時利用過去和未來的信息。在BiLSTM中，輸入序列首先通過一個前向LSTM網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行處理，然后再通過一個反向LSTM網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行處理。最后，將前向和反向LSTM的輸出進(jìn)行連接或者合并，以獲得對整個序列上下文信息的雙向建模。

• BiLSTM網(wǎng)絡(luò)具有以下優(yōu)點：

能夠有效地捕捉序列數(shù)據(jù)中的長期依賴關(guān)系，適用于各種自然語言處理和時序數(shù)據(jù)建模任務(wù)。
結(jié)合了前向和后向信息，可以更全面地理解序列數(shù)據(jù)中的上下文關(guān)系。適用于諸如序列標(biāo)注、情感分析、命名實體識別、機(jī)器翻譯等需要全局序列信息的任務(wù)。應(yīng)用領(lǐng)域。BiLSTM網(wǎng)絡(luò)在自然語言處理領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，例如：命名實體識別、情感分析、機(jī)器翻譯、問答系統(tǒng)等。此外，它也被用于時間序列預(yù)測、行為識別、語音識別等領(lǐng)域。

總之，BiLSTM作為一種強(qiáng)大的序列建模工具，能夠充分挖掘序列數(shù)據(jù)中的信息，為各種復(fù)雜的序列建模任務(wù)提供了有效的解決方案

雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（Bi-LSTM

Attention注意力機(jī)制

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

自注意力機(jī)制（Self-Attention）是一種用于序列數(shù)據(jù)處理的機(jī)制，最早由Vaswani等人在Transformer模型中引入。它能夠捕捉序列中不同位置之間的依賴關(guān)系，實現(xiàn)對每個位置的信息加權(quán)聚合，從而更好地理解和表示序列中的重要特征。

自注意力機(jī)制的核心思想是通過計算每個位置與其它位置之間的關(guān)聯(lián)度來確定每個位置的權(quán)重。這種關(guān)聯(lián)度是通過將當(dāng)前位置的特征與其他位置的特征進(jìn)行相似性計算得到的。相似性計算通常采用點積（Dot Product）或者加性方式（Additive）。

具體來說，自注意力機(jī)制包括以下幾個步驟：

1. 查詢（Query）、鍵（Key）和值（Value）的計算：通過線性變換將輸入序列映射為查詢、鍵和值的表示。
2. 相似性計算：對于每個查詢，計算其與所有鍵之間的相似性得分。相似性計算可以使用點積或加性方式完成。
3. 注意力權(quán)重計算：將相似性得分進(jìn)行歸一化處理，得到注意力權(quán)重，表示每個位置在當(dāng)前位置的重要程度。
4. 加權(quán)求和：將值乘以注意力權(quán)重，并對所有位置進(jìn)行加權(quán)求和，得到自注意力聚合后的表示。

自注意力機(jī)制具有以下幾個優(yōu)點：

1. 全局依賴性：自注意力機(jī)制能夠同時考慮序列中的所有位置，捕捉全局的依賴關(guān)系，不受局部范圍的限制。
2. 權(quán)重自適應(yīng)：通過計算注意力權(quán)重，自注意力機(jī)制可以根據(jù)輸入序列的特征動態(tài)調(diào)整不同位置的重要性。
3. 高效計算：相比于傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，自注意力機(jī)制可以進(jìn)行并行計算，加速模型訓(xùn)練和推理過程。

自注意力機(jī)制在自然語言處理領(lǐng)域取得了顯著的成果，被廣泛應(yīng)用于機(jī)器翻譯、文本生成、文本分類等任務(wù)中。它能夠有效地建模長距離依賴關(guān)系，提升模型的表達(dá)能力和性能。此外，自注意力機(jī)制也被引入到其他領(lǐng)域，如計算機(jī)視覺中的圖像描述生成和視頻分析等任務(wù)中，取得了令人矚目的結(jié)果。

注意力機(jī)制Attention詳解

WOA-CNN-BiLSTM-Attention鯨魚優(yōu)化-卷積-雙向長短時記憶-注意力機(jī)制

WOA-CNN-BiLSTM-Attention是一種結(jié)合了多種深度學(xué)習(xí)模型和優(yōu)化算法的復(fù)合模型。下面將逐步介紹這個模型的構(gòu)建過程。

**WOA（Whale Optimization Algorithm）鯨魚優(yōu)化算法：**該算法用于優(yōu)化模型參數(shù)，以提高模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上的擬合能力和泛化能力。它通過模擬鯨魚的遷徙、搜索和捕食行為來更新參數(shù)的取值。

CNN（Convolutional Neural Network）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：卷積操作是CNN的核心。該操作可以有效地提取輸入數(shù)據(jù)中的局部特征，并通過卷積核與輸入數(shù)據(jù)的卷積運(yùn)算來生成特征映射。

**BiLSTM（Bidirectional Long Short-Term Memory）雙向長短時記憶網(wǎng)絡(luò)：**LSTM是一種適用于處理序列數(shù)據(jù)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而BiLSTM則在LSTM的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)。BiLSTM通過同時從前向和后向?qū)斎胄蛄羞M(jìn)行處理，可以更好地捕捉到序列中的上下文信息。

Attention（注意力機(jī)制）：注意力機(jī)制用于增強(qiáng)模型對輸入序列的關(guān)注程度。通過計算序列中不同位置的重要性權(quán)重，注意力機(jī)制可以使模型更加集中地關(guān)注與任務(wù)相關(guān)的信息。

綜合上述模塊，WOA-CNN-BiLSTM-Attention模型的構(gòu)建過程如下：

1. 輸入數(shù)據(jù)通過CNN卷積操作提取特征映射。
2. 特征映射作為BiLSTM的輸入，BiLSTM網(wǎng)絡(luò)分別對其進(jìn)行前向和后向的處理，并輸出每個時間步的隱藏狀態(tài)序列。
3. 基于隱藏狀態(tài)序列，通過注意力機(jī)制計算每個時間步的權(quán)重，以增強(qiáng)關(guān)注度。 將加權(quán)后的隱藏狀態(tài)序列進(jìn)行匯總，得到整體表示。
4. 通過全連接層等操作將整體表示映射到預(yù)測目標(biāo)空間，進(jìn)行時間序列預(yù)測等任務(wù)。

WOA-CNN-BiLSTM-Attention模型綜合了優(yōu)化算法和深度學(xué)習(xí)模型的優(yōu)勢，可以在不同任務(wù)下取得較好的性能。

數(shù)據(jù)展示

代碼程序

%%  導(dǎo)入數(shù)據(jù)
res = xlsread('數(shù)據(jù)集.xlsx');
rng(0);

%%  數(shù)據(jù)分析
num_size = 0.7;                              % 訓(xùn)練集占數(shù)據(jù)集比例 
outdim = 1;                                  % 最后一列為輸出
num_class = length(unique(res(:,end)));  % 計算類別數(shù) 
num_samples = size(res, 1);                  % 樣本個數(shù)
kim = size(res, 2)-1;                  % 樣本個數(shù)
res = res(randperm(num_samples), :);         % 打亂數(shù)據(jù)集（不希望打亂時，注釋該行）
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 訓(xùn)練集樣本個數(shù)
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 輸入特征維度
flag_conusion = 1;  % 打開混淆矩陣
%%  數(shù)據(jù)歸一化
[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);

%% 建立模型
lgraph = layerGraph();                                                   % 建立空白網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
tempLayers = [
    sequenceFoldingLayer("Name", "seqfold")];                            % 建立序列折疊層
lgraph = addLayers(lgraph, tempLayers);                                  % 將上述網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)加入空白結(jié)構(gòu)中

tempLayers = [
    reluLayer("Name", "relu_1")                                          % Relu 激活層
    convolution2dLayer([3, 1], 32, "Name", "conv_2", "Padding", "same")  % 建立卷積層,卷積核大小[3, 1]，16個特征圖
    reluLayer("Name", "relu_2") ];                                         % Relu 激活層
lgraph = addLayers(lgraph, tempLayers);                                  % 將上述網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)加入空白結(jié)構(gòu)中

tempLayers = [
    sequenceUnfoldingLayer("Name", "sequnfold")                                  % 網(wǎng)絡(luò)鋪平層
    lstmLayer(best_hd, "Name", "lstm", "OutputMode","last")              % LSTM層
    fullyConnectedLayer(num_class, "Name", "fc")                                                               % 損失函數(shù)層
    classificationLayer( "Name", "classificationLayer")];                                      % 分類層

lgraph = addLayers(lgraph, tempLayers);                              % 將上述網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)加入空白結(jié)構(gòu)中
lgraph = connectLayers(lgraph, "seqfold/out", "conv_1");             % 折疊層輸出 連接 卷積層輸入
lgraph = connectLayers(lgraph, "seqfold/miniBatchSize", "sequnfold/miniBatchSize");  % 折疊層輸出連接反折疊層輸入
lgraph = connectLayers(lgraph, "relu_2", "sequnfold/in");            % 激活層輸出 連接 反折疊層輸入

實驗結(jié)果

訓(xùn)練過程

網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

訓(xùn)練集和測試集預(yù)測值和真實值對比

獲取方式

關(guān)注免費送分類和時間序列程序?。。。。。?！
搜索公主gzh號：同名，去掉英文。可以獲取下列資源
Matlab機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分類和時間序列預(yù)測基礎(chǔ)模型大合集，免費贈送！?。?！文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-830780.html

到了這里，關(guān)于07基于WOA-CNN-BiLSTM-Attention鯨魚優(yōu)化-卷積-雙向長短時記憶-注意力機(jī)制的時間序列預(yù)測算法的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！