BKA-LSTM-Multihead-Attention回归【24年3月1区算法】

基于黑翅鸢优化算法优化长短期记忆神经网络(LSTM)结合多头注意力机制(Multihead-Attention)的数据回归预测(可以更换为分类/单、多变量时序预测/回归，前私我)，Matlab代码，可直接运行，适合小白新手

程序已经调试好，无需更改代码替换数据集即可运行数据格式为excel

黑翅鸢优化算法(Black-winged kite algorithm,BKA)于2024年3月发表在SCI人工智能顶刊《Artificial Intelligence Review》上

LSTM可以更换为BiLSTM,GRU(前)

多头注意力(Multi-Head Attention)是一种基于自注意力机制(self-attention)的改进方法

自注意力是一种能够计算出输入序列中每个位置的权重，因此可以很好地处理序列中长距离依赖关系的问题

1、运行环境要求MATLAB版本为2022b及其以上

2、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等，图很多，符合您的需要

3、代码中文注释清晰，质量极高

4、测试数据集，可以直接运行源程序

替换你的数据即可用 适合新手小白

5、

保证源程序运行，

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