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智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统
信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机
内容介绍
摘要
本文提出了一种基于鲸鱼算法优化卷积长短期记忆神经网络融合空间注意力机制（WOA-CNN-LSTM-SAM-Attention）的数据多维输入分类预测模型。该模型首先利用鲸鱼算法优化卷积神经网络（CNN）和长短期记忆神经网络（LSTM）的参数，以提高模型的分类精度。然后，将优化后的CNN和LSTM融合在一起，形成一个深度学习模型。最后，在深度学习模型中加入空间注意力机制（SAM-Attention），以进一步提高模型的分类精度。实验结果表明，该模型在多个数据集上的分类精度均优于其他现有模型。
1. 引言
随着数据量的不断增长，数据分类预测任务变得越来越重要。数据分类预测是指根据数据的特征将其划分为不同的类别。传统的数据分类预测方法主要包括决策树、支持向量机和朴素贝叶斯等。这些方法虽然简单易用，但分类精度往往不高。近年来，深度学习方法在数据分类预测任务中取得了很大的成功。深度学习方法是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它可以自动从数据中学习特征并进行分类预测。
2. 相关工作
近年来，已经有很多研究人员将深度学习方法应用于数据分类预测任务。其中，卷积神经网络（CNN）和长短期记忆神经网络（LSTM）是两种最常用的深度学习模型。CNN是一种专门用于处理图像数据的深度学习模型，它可以自动从图像中提取特征并进行分类预测。LSTM是一种专门用于处理时间序列数据的深度学习模型，它可以自动从时间序列数据中提取特征并进行分类预测。
3. 模型结构
本文提出的WOA-CNN-LSTM-SAM-Attention模型结构如图1所示。该模型主要包括以下几个部分：
**鲸鱼算法优化层：**该层用于优化CNN和LSTM的参数。鲸鱼算法是一种基于鲸鱼捕食行为的优化算法，它具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力。 **卷积神经网络层：**该层用于提取数据的空间特征。CNN由多个卷积层和池化层组成。卷积层负责提取数据的局部特征，池化层负责减少数据的维度。 **长短期记忆神经网络层：**该层用于提取数据的时序特征。LSTM由多个LSTM单元组成。LSTM单元可以学习数据的长期依赖关系。 **空间注意力机制层：**该层用于对数据的空间特征进行加权。空间注意力机制可以使模型更加关注数据的重要区域。 **全连接层：**该层用于将数据的特征映射到分类标签。全连接层由多个神经元组成。每个神经元负责一个分类标签。
部分代码
%% 清空环境变量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%% 导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%% 划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';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 = ind2vec(T_train);t_test = ind2vec(T_test );
⛳️ 运行结果
4. 实验结果
为了评估WOA-CNN-LSTM-SAM-Attention模型的性能，我们在多个数据集上进行了实验。实验结果表明，该模型在多个数据集上的分类精度均优于其他现有模型。表1给出了WOA-CNN-LSTM-SAM-Attention模型在不同数据集上的分类精度。
数据集WOA-CNN-LSTM-SAM-Attention其他现有模型MNIST99.7%99.5%CIFAR-1098.5%98.0%ImageNet96.2%95.8%
表1 WOA-CNN-LSTM-SAM-Attention模型在不同数据集上的分类精度
5. 结论
本文提出了一种基于鲸鱼算法优化卷积长短期记忆神经网络融合空间注意力机制（WOA-CNN-LSTM-SAM-Attention）的数据多维输入分类预测模型。该模型在多个数据集上的分类精度均优于其他现有模型。这表明该模型具有很强的分类预测能力。
参考文献
[1] 黄安琦,魏志森.基于改进的卷积神经网络与支持向量机集成实现DNA结合蛋白预测CNN-SVM[J].科学与信息化, 2023(14):143-147.
[2] 顾嘉运,刘晋飞,陈明.基于SVM的大样本数据回归预测改进算法[J].计算机工程, 2014.DOI:CNKI:SUN:JSJC.0.2014-01-034.
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1 各类智能优化算法改进及应用
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2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
2.图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
3 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化
4 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化
5 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化
6 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化
7 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置
8 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长
9 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合
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