INFO-LSTM-SelfAttention是一种用于回归预测的神经网络模型，结合了长短期记忆（LSTM）神经网络、自注意力机制和向量加权平均算法。下面详细介绍这个模型在回归预测任务中的工作流程：
1. 数据预处理
输入数据：时序数据序列，如股票价格、气象数据等。
数据归一化：对输入数据进行归一化处理，以加速模型训练并提高模型的稳定性。
2. 构建模型结构
LSTM层：接受输入数据序列，并学习序列中的长期依赖关系。
自注意力层：在LSTM层之后引入自注意力机制，以捕捉序列中不同部分的重要性。
向量加权平均层：根据自注意力层的输出和向量加权平均算法，动态地调整每个特征的权重。
全连接层：将向量加权平均层的输出传递到全连接层，进行回归预测。
3. 训练模型
利用训练数据对模型进行训练，通过反向传播算法优化模型参数。
使用验证集监控模型的性能，并根据验证集的表现进行调整，以防止过拟合。
4. 模型预测
使用训练好的模型对测试数据进行预测，得到回归结果。
5. 向量加权平均算法优化
在训练过程中，利用向量加权平均算法动态地调整模型的超参数，如L2正则化参数和初始学习率，以优化模型性能。
根据模型在不同超参数组合下的历史表现，计算每个超参数组合的权重，并更新超参数的选择。
优势
有效利用时序信息：通过LSTM层，模型能够捕捉时序数据中的长期依赖关系。
关注重要信息：引入自注意力机制和向量加权平均算法，使模型能够动态地关注序列中的重要部分，提高了预测的准确性。
自适应调整超参数：利用向量加权平均算法优化超参数选择，使模型更好地适应不同数据集和问题的特点。
应用
INFO-LSTM-SelfAttention模型适用于各种回归预测任务，如股票价格预测、气象数据预测、交通流量预测等。它在处理时序数据时具有优秀的性能，并且能够灵活地适应不同的应用场景。
程序部分源代码：
%% 清空环境变量clc;clear;close all;warning off;tic%% 导入数据load testdata.matpercent = 0.7;num_samples = size(X, 2);num_train = round(num_samples*percent);L = size(X,1);P_train = X(1:L,1:num_train);T_train = Y(1:num_train);M = size(P_train,2);P_test = X(1:L,num_train+1:end);T_test = Y(num_train+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, L, 1, 1, M));p_test = double(reshape(p_test , L, 1, 1, N));t_train = double(t_train)';t_test = double(t_test )';%% 数据格式转换for i = 1 : MLp_train{i, 1} = p_train(:, :, 1, i);endfor i = 1 : NLp_test{i, 1} = p_test( :, :, 1, i);end%% INFO优化
SearchAgents = 25; % 种群数量 25
Max_iterations = 5; % 迭代次数 30
lowerbound = [1e-5 1e-5]; %三个参数的下限
upperbound = [1e-1 1e-1]; %三个参数的上限
dim = 2; %数量，即要优化的LSTM超参数个数fobj = @(x)fun(x,Lp_train,t_train,Lp_test,t_test,L);
[Best_score,Best_pos,Convergence_curve] = INFO (SearchAgents,Max_iterations,lowerbound,upperbound,dim,fobj);
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完整源代码：INFO-LSTM-SelfAttention(https://mbd.pub/o/bread/ZpWVlJhq)
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