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内容介绍
随着深度学习技术的发展，基于时序数据的分类任务取得了显著进展。卷积门控循环单元（Convolutional Gated Recurrent Unit，CNN-GRU）模型作为一种有效的时序数据分类模型，能够有效捕捉时序数据的局部特征和长期依赖关系。然而，传统 CNN-GRU 模型在处理高维多模态数据时，存在特征提取能力不足的问题。针对这一问题，本文提出了一种基于凌日优化算法优化卷积门控循环单元融合多头注意力机制（Transiting Orbit Search Algorithm-Convolutional Gated Recurrent Unit-Mutilhead-Attention，TSOA-CNN-GRU-Mutilhead-Attention）的数据多维输入分类模型。该模型通过凌日优化算法优化 CNN-GRU 模型的超参数，并融合多头注意力机制，增强模型对高维多模态数据的特征提取能力，提高分类精度。
1. 引言
时序数据分类是机器学习领域中的一个重要研究方向，广泛应用于自然语言处理、语音识别、金融预测等领域。随着深度学习技术的发展，基于时序数据的分类任务取得了显著进展。卷积门控循环单元（CNN-GRU）模型作为一种有效的时序数据分类模型，能够有效捕捉时序数据的局部特征和长期依赖关系。然而，传统 CNN-GRU 模型在处理高维多模态数据时，存在特征提取能力不足的问题。
2. TSOA-CNN-GRU-Mutilhead-Attention 模型
为了解决传统 CNN-GRU 模型在处理高维多模态数据时的特征提取能力不足问题，本文提出了一种基于凌日优化算法优化卷积门控循环单元融合多头注意力机制（TSOA-CNN-GRU-Mutilhead-Attention）的数据多维输入分类模型。该模型主要包括以下几个部分：
**凌日优化算法优化 CNN-GRU 模型超参数：**凌日优化算法是一种基于种群搜索的优化算法，具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力。本文利用凌日优化算法优化 CNN-GRU 模型的超参数，包括卷积核大小、步长、激活函数等，以提高模型的分类精度。 **多头注意力机制：**多头注意力机制是一种基于自注意力机制的改进机制，能够同时关注输入序列的不同子空间，提取更加丰富的特征信息。本文在 CNN-GRU 模型中融合多头注意力机制，增强模型对高维多模态数据的特征提取能力。
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);
⛳️ 运行结果
3. 实验结果
为了验证 TSOA-CNN-GRU-Mutilhead-Attention 模型的有效性，本文在多个公开数据集上进行了实验。实验结果表明，TSOA-CNN-GRU-Mutilhead-Attention 模型在分类精度方面优于传统 CNN-GRU 模型和 LSTM 模型。
4. 结论
本文提出了一种基于凌日优化算法优化卷积门控循环单元融合多头注意力机制（TSOA-CNN-GRU-Mutilhead-Attention）的数据多维输入分类模型。该模型通过凌日优化算法优化 CNN-GRU 模型的超参数，并融合多头注意力机制，增强模型对高维多模态数据的特征提取能力，提高分类精度。实验结果表明，TSOA-CNN-GRU-Mutilhead-Attention 模型在多个公开数据集上取得了优异的分类性能。
参考文献
[1] 阮钦,杨为.基于融合多头注意力机制和门控循环单元的驾驶员意图识别方法[J].中国科技论文在线精品论文, 2023(1):8-20.
[2] 王升晖,田庆,刘力豪,等.融合注意力机制的CNN-GRU动车组蓄电池SOC估算方法[J].控制与信息技术, 2023(5):83-90.
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1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱船配载优化、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化
2 机器学习和深度学习方面
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、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、用电量预测、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、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
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、车辆协同无人机路径规划
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、有序充电
8 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
9 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合
参考链接
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