CNN-Attention基于卷积神经网络-自注意力机制的多变量回归预测 Matlab语言 你先用，你就是创新程序已调试好，无需更改代码直接替换Excel运行 多输入单输出，回归预测也可以加好友换成时间序列单列或分类预测（售前选一种），回归效果如图1所示～ 采用自注意力机制，网络结构图如图2所示 也可以售前加好友增加各类优化算法对CNN-Attention的参数进行优化（如23年的霜冰算法RIME、24年的鹦鹉优化算法PO等等） Matlab版本要求在2023及以上，没有的可提供安装包 注： 1.附赠测试数据，数据格式如图3所示～ 2.注释清晰，适合新手小白运行main文件一键出图～ 3.商品仅包含Matlab代码，后可保证原始程序运行 4.模型只是提供一个衡量数据集精度的方法，因此无法保证替换数据就一定得到您满意的结果～

最近在研究多变量回归预测相关的内容，发现了一个超有趣的基于卷积神经网络 - 自注意力机制（CNN - Attention）的Matlab实现方案，今天就来和大家分享一下。

一、功能简介

这个创新程序已经调试得非常完善啦，咱直接替换Excel数据就能运行，超级方便。它是多输入单输出模式，既能做回归预测，要是你有需求，加个好友和我说一声，还能换成时间序列单列预测或者分类预测（售前的时候选一种就行）。给大家看看回归效果，就像图1这样（可惜这里没办法实际展示图，大家自行想象下优秀的回归曲线拟合效果哈）。

整个模型采用了自注意力机制，网络结构图就像图2那样（同样，这里没办法把图给大家呈现，大家可以自行脑补一个设计精巧的网络结构，自注意力机制在其中发挥着关键作用）。而且呢，要是你想进一步优化，售前加好友，我可以给你增加各类优化算法对CNN - Attention的参数进行优化，像23年超火的霜冰算法RIME、24年新出的鹦鹉优化算法PO等等，让模型效果更上一层楼。

二、Matlab版本要求及福利

Matlab版本得在2023及以上哦，如果没有的小伙伴也别担心，我这儿可以提供安装包。同时呢，还附赠测试数据，数据格式如图3所示（虽然不能直接给大家看数据格式，但相信大家应该能理解一个规整的适合模型输入的数据样子）。

三、代码探秘

下面咱们来看点代码，感受下它的魅力。这里先给大家看一段简单的读取数据部分代码示例（假设数据文件名为 data.xlsx）：

% 读取Excel数据
data = readtable('data.xlsx');
% 提取特征数据（假设前几列是特征）
features = table2array(data(:, 1:end - 1));
% 提取目标数据（假设最后一列是目标）
target = table2array(data(:, end));

这段代码很简单易懂哈，首先用 readtable 函数把Excel数据读进来，存成一个表格形式。然后呢，把表格里除了最后一列的数据提取出来作为特征 features，因为通常前面几列是用来描述各种特征的嘛。最后一列单独提取出来作为目标 target，也就是我们要预测的那个值。

CNN-Attention基于卷积神经网络-自注意力机制的多变量回归预测 Matlab语言 你先用，你就是创新程序已调试好，无需更改代码直接替换Excel运行 多输入单输出，回归预测也可以加好友换成时间序列单列或分类预测（售前选一种），回归效果如图1所示～ 采用自注意力机制，网络结构图如图2所示 也可以售前加好友增加各类优化算法对CNN-Attention的参数进行优化（如23年的霜冰算法RIME、24年的鹦鹉优化算法PO等等） Matlab版本要求在2023及以上，没有的可提供安装包 注： 1.附赠测试数据，数据格式如图3所示～ 2.注释清晰，适合新手小白运行main文件一键出图～ 3.商品仅包含Matlab代码，后可保证原始程序运行 4.模型只是提供一个衡量数据集精度的方法，因此无法保证替换数据就一定得到您满意的结果～

再看看模型构建部分的代码（简化示意）：

% 创建CNN - Attention模型
layers = [
    sequenceInputLayer(size(features, 2))
    convolution1dLayer(3, 16)
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    attention1dLayer(16)
    fullyConnectedLayer(1)
    regressionLayer];
% 配置训练选项
options = trainingOptions('adam',...
    'MaxEpochs', 100,...
    'InitialLearnRate', 0.001);
% 训练模型
net = trainNetwork(features, target, layers, options);

这里首先用 sequenceInputLayer 创建了一个序列输入层，输入大小是特征的列数，也就是特征的维度啦。然后通过 convolution1dLayer 搭建了一维卷积层，这里卷积核大小设为3，输出通道数是16。之后接上 batchNormalizationLayer 做批归一化，再用 reluLayer 激活一下，让模型更有非线性的表达能力。接着 attention1dLayer 就是咱们的自注意力机制层啦，这里输出维度也是16。最后通过 fullyConnectedLayer 全连接到1个节点，因为是单输出嘛，再加上 regressionLayer 回归层，这样模型结构就搭好啦。

然后配置训练选项，这里用的是 adam 优化器，设置最大训练轮数 MaxEpochs 为100，初始学习率 InitialLearnRate 为0.001 。最后就调用 trainNetwork 函数用我们准备好的特征和目标数据来训练模型啦。

四、注意事项

需要和大家说明一下，这个商品仅包含Matlab代码，后续能保证原始程序运行。而且模型主要是提供一个衡量数据集精度的方法，所以没办法保证你替换数据就一定能得到满意的结果，毕竟不同的数据特点差异还是挺大的，但只要数据格式对，按照我们提供的注释清晰的代码，新手小白运行main文件就能一键出图，轻松上手！

要是大家对这个CNN - Attention多变量回归预测感兴趣，欢迎随时交流哈！