基于超启发鲸鱼优化算法的混合神经网络多输入单输出回归预测模型 HHWOA-CNN-LSTM-Attention
随着人工智能技术的飞速发展，回归预测任务在很多领域得到了广泛的应用。尤其在金融、气象、医疗等领域，精确的回归预测模型能够为决策者提供宝贵的参考信息。为了提升预测精度，许多研究开始采用不同的深度学习方法与优化算法的结合。本博客将介绍一种结合超启发鲸鱼优化算法和混合神经网络的多输入单输出回归预测模型——HHWOA-CNN-LSTM-Attention。
1. 模型概述
HHWOA-CNN-LSTM-Attention模型通过将超启发鲸鱼优化算法（HHWOA）与卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）和注意力机制相结合，旨在提高回归预测的精度和稳定性。该模型包含以下关键组成部分：
- 超启发鲸鱼优化算法（HHWOA）：这是一种用于全局优化的算法，能够优化神经网络的结构和参数，提升训练过程的效率。
- 卷积神经网络（CNN）：用于提取输入数据中的空间特征，对于图像数据或时序数据中的局部模式非常有效。
- 长短时记忆网络（LSTM）：LSTM擅长捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，非常适合用来处理连续时间的回归问题。
- 注意力机制（Attention）：通过赋予不同输入数据不同的权重，帮助模型更好地关注关键特征，进一步提升预测精度。
2. 模型的创新性
2.1 超启发鲸鱼优化算法
超启发鲸鱼优化算法（HHWOA）是鲸鱼优化算法的改进版本，结合了多种启发式算法的优点，通过模拟鲸鱼捕猎过程中的动态行为，实现了全局优化的功能。HHWOA能够有效解决深度学习模型中的优化问题，特别是在处理高维度数据时，能够快速收敛并避免陷入局部最优解。
2.2 混合神经网络结构
该模型结合了CNN、LSTM与Attention三种深度学习结构，每种结构都针对不同类型的数据特点进行优化：
- CNN部分主要用于提取数据的局部空间特征，它能够通过卷积层提取输入数据中的有用信息，并减少特征维度。
- LSTM部分则通过其内部的记忆单元，捕捉数据中的时间依赖性，对于时间序列数据的预测具有显著优势。
- Attention机制则通过动态加权输入特征，帮助模型关注那些对最终预测最为重要的部分，提高了模型的精度和鲁棒性。
通过这种混合神经网络结构，HHWOA-CNN-LSTM-Attention模型能够综合各部分优势，处理复杂的回归预测任务。
3. 模型的优势
3.1 高效的全局优化能力
HHWOA通过模仿鲸鱼捕食时的“气泡网”策略，能够高效地进行全局搜索。与传统的优化算法相比，HHWOA能更好地避免陷入局部最优解，并且具有更强的适应性。结合HHWOA优化，模型的训练速度得到了显著提升。
3.2 强大的特征提取能力
CNN能够有效提取输入数据中的局部特征，特别是在数据具有复杂空间结构的情况下，CNN能够提取到有价值的特征信息。而LSTM则专注于时间序列数据的长期依赖问题，能够精准地捕捉数据中的时序规律。
3.3 提高模型的泛化能力
通过引入Attention机制，模型能够自动识别输入数据中最重要的部分，并给予其更多的关注。这种机制不仅提高了模型的准确性，还增强了模型的泛化能力，能够更好地应对不同类型的回归预测问题。
3.4 较低的计算复杂度
虽然该模型结合了多个深度学习技术，但通过超启发鲸鱼优化算法的辅助，模型的训练过程变得更加高效，避免了传统深度学习模型在参数优化上可能遇到的计算瓶颈。
4. 应用场景
HHWOA-CNN-LSTM-Attention模型具有广泛的应用前景，尤其适用于以下场景：
- 金融市场预测：能够根据历史数据预测股票价格、市场趋势等。
- 气象预测：对气候变化、天气条件的回归预测有很好的适应性。
- 医疗健康：用于疾病发展趋势的预测、患者生命体征数据分析等。
- 智能制造：可以在生产线中用于预测设备故障，优化生产过程。
5. 结论
基于超启发鲸鱼优化算法的混合神经网络模型HHWOA-CNN-LSTM-Attention，凭借其高效的全局优化能力、强大的特征提取和建模能力，以及对复杂回归预测任务的适应性，展现出在各类回归任务中的巨大潜力。随着研究的深入，未来这一模型有望在更多领域得到应用，并为实际问题提供更精准的预测结果。
6. 部分代码
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行
tic
rng('default');
tic
%% 导入数据
res = xlsread('data.xlsx');
%% 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
%res = res(randperm(num_samples), :); % 打乱数据集（不希望打乱时，注释该行）
num_train_s = ceil(num_size * num_samples)+1; % 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 前70%训练，后30%测试
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);
%% 数据平铺
% 将数据平铺成1维数据只是一种处理方式
% 也可以平铺成2维数据，以及3维数据，需要修改对应模型结构
% 但是应该始终和输入层数据结构保持一致
p_train = double(reshape(p_train, f_, 1, 1, M));
p_test = double(reshape(p_test , f_, 1, 1, N));
t_train = double(t_train)';
t_test = double(t_test )';
7. 结果展示
