Matlab实现GWO-CNN-LSTM-Mutilhead-Att灰狼算法卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制预测 SCI顶级优化

数据预处理:准备和清理数据,包括数据的加载、特征提取、归一化等。
GWO (灰狼算法) 的实现:根据灰狼算法的原理和公式,编写 MATLAB 代码来初始化灰狼群体、计算适应度函数、更新位置等。
CNN (卷积神经网络) 的构建:使用 MATLAB 的深度学习工具箱,构建卷积神经网络模型,包括卷积层、池化层、全连接层等。
LSTM (长短期记忆神经网络) 的构建:使用 MATLAB 的深度学习工具箱,构建 LSTM 模型,包括 LSTM 层、Dropout 层等。
Mutilhead-Att (多头注意力机制) 的实现:根据多头注意力机制的原理,编写 MATLAB 代码来计算注意力权重,进行加权融合等。
模型训练与评估:将数据集划分为训练集和测试集,使用训练集对模型进行训练,使用测试集进行评估和验证。根据预测结果计算适当的性能指标,如准确率、精确率、召回率等。
进一步优化:根据实际情况,你可能需要进行模型调参、使用交叉验证、引入正则化等进一步优化模型的性能。

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