时序预测|基于贝叶斯BO-卷积-双向门控单元-注意力机制的单变量时间序列预测模型BO-CNN-BiGRU-Attention

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前言

时序预测|基于贝叶斯BO-卷积-双向门控单元-注意力机制的单变量时间序列预测模型BO-CNN-BiGRU-Attention

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基于贝叶斯BO-卷积-双向门控单元-注意力机制的单变量时间序列预测

本文提出了一种基于贝叶斯BO-卷积-双向门控单元-注意力机制的单变量时间序列预测方法，使用BO算法来优化CNN和BiGRU网络结构的超参数，同时添加了注意力机制提高模型的预测性能。为了提高代码的可读性和可维护性。该方法在多个公共数据集上进行了实验，结果表明该方法在预测单变量时间序列方面具有显著的优势，且与当前最先进的方法相比，能够显著提高预测性能。

一、BO-CNN-BiGRU-Attention模型

BO-CNN-BiGRU-Attention模型结合了贝叶斯优化、卷积神经网络（CNN）、双向门控循环单元（BiGRU）和自注意力机制（Attention），每个组件在模型中的作用如下：

1. 贝叶斯优化（BO）

贝叶斯优化是一种用于优化超参数的技术。它通过建模目标函数的概率分布，利用贝叶斯推断来指导搜索过程，选择最有可能提高模型性能的超参数组合。这有助于找到最优的模型配置，而不是依赖于网格搜索或随机搜索等传统方法。

流程：

• 选择目标函数：通常是模型的性能指标（如验证集上的准确率）。
• 构建代理模型：通常使用高斯过程来近似目标函数。
• 选择下一点：利用代理模型选择最可能带来性能提升的超参数组合。
• 更新模型：用实际的目标函数值更新代理模型。
• 迭代：重复上述步骤，直到找到最优的超参数组合。

2. 卷积神经网络（CNN）

CNN用于提取输入数据中的局部特征，特别适合处理图像和序列数据中的空间信息。在这个模型中，CNN的任务是从输入序列中提取高层次的特征表示。

流程：

• 卷积层：通过卷积操作提取局部特征。
• 激活函数：如ReLU，引入非线性变换。
• 池化层：减少特征图的尺寸，保留重要的特征信息。

3. 双向门控循环单元（BiGRU）

BiGRU是对标准GRU（门控循环单元）的扩展，它可以同时考虑序列中的前向和后向信息。这有助于捕捉序列中前后文的相关性，从而提高对序列数据的建模能力。

流程：

• 前向GRU：处理序列的正向信息。
• 后向GRU：处理序列的反向信息。
• 融合：将前向和后向的隐藏状态结合，以形成对序列更全面的表示。

4. 自注意力机制（Attention）

自注意力机制允许模型在处理输入序列时，动态地关注序列中的不同部分。它计算每个位置的表示与其他位置的关系，从而加权不同位置的重要性，生成上下文感知的表示。

流程：

• 计算注意力权重：使用查询、键和值矩阵计算注意力得分。
• 加权求和：根据注意力权重对值进行加权求和，得到加权表示。
• 应用：将加权表示传递到后续层。

综合流程

1. 输入数据预处理：对输入数据进行必要的预处理和特征提取。
2. 贝叶斯优化：使用贝叶斯优化调整CNN、BiGRU和Attention机制的超参数，以获得最佳模型配置。
3. 特征提取：使用CNN从输入序列中提取特征。
4. 序列建模：将CNN提取的特征输入到BiGRU中，以建模序列的前向和后向信息。
5. 上下文建模：通过自注意力机制对BiGRU输出进行加权和调整，生成最终的上下文感知表示。
6. 输出：根据模型任务（如分类、回归等）生成最终预测结果。

通过这种方式，BO-CNN-BiGRU-Attention模型将贝叶斯优化的超参数调优能力与CNN、BiGRU和自注意力机制的特征提取和上下文建模能力结合起来，以提高模型的性能和准确性。

二、实验结果

BO-CNN-BiGRU-Attention实验结果

三、核心代码

%%  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_samples = size(res, 1);                  % 样本个数
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

%%  划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);

%%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);

[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);

四、代码获取

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五、总结

包括但不限于
优化BP神经网络，深度神经网络DNN，极限学习机ELM，鲁棒极限学习机RELM，核极限学习机KELM，混合核极限学习机HKELM，支持向量机SVR，相关向量机RVM，最小二乘回归PLS，最小二乘支持向量机LSSVM，LightGBM，Xgboost，RBF径向基神经网络，概率神经网络PNN，GRNN，Elman，随机森林RF，卷积神经网络CNN，长短期记忆网络LSTM，BiLSTM，GRU，BiGRU，TCN，BiTCN，CNN-LSTM，TCN-LSTM，BiTCN-BiGRU，LSTM–Attention，VMD–LSTM，PCA–BP等等

用于数据的分类，时序，回归预测。
多特征输入，单输出，多输出