基於PSO粒子群最佳化的CNN-LSTM的時間序列迴歸預測matlab模擬

简简单单做算法發表於2024-07-04
CNNMatlab

1.演算法執行效果圖預覽

2.演算法執行軟體版本

matlab2022a

3.部分核心程式

for i=1:Iter
    i
    for j=1:Npeop
        rng(i+j)
        if func_obj(x1(j,:))<pbest1(j)
           p1(j,:)   = x1(j,:);%變數
           pbest1(j) = func_obj(x1(j,:));
        end
        if pbest1(j)<gbest1
           g1     = p1(j,:);%變數
           gbest1 = pbest1(j);
        end
        
        v1(j,:) = 0.8*v1(j,:)+c1*rand*(p1(j,:)-x1(j,:))+c2*rand*(g1-x1(j,:));
        x1(j,:) = x1(j,:)+v1(j,:); 
         
        for k=1:dims
            if x1(j,k) >= tmps(2,k)
               x1(j,k) = tmps(2,k);
            end
            if x1(j,k) <= tmps(1,k)
               x1(j,k) = tmps(1,k);
            end
        end
 
        for k=1:dims
            if v1(j,k) >= tmps(2,k)/2
               v1(j,k) =  tmps(2,k)/2;
            end
            if v1(j,k) <= tmps(1,k)/2
               v1(j,k) =  tmps(1,k)/2;
            end
        end
 
    end
    gb1(i)=gbest1 
end
 
figure;
plot(gb1,'-bs',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
 
xlabel('最佳化迭代次數');
ylabel('適應度值');
.....................................................
figure;
plot(IT(1:1:end),Accuracy(1:1:end));
xlabel('epoch');
ylabel('RMSE');
%資料預測
Dpre1 = predict(Net, Nsp_train2);
Dpre2 = predict(Net, Nsp_test2);
 
%歸一化還原
T_sim1=Dpre1*Vmax2;
T_sim2=Dpre2*Vmax2;
 
 
%網路結構
analyzeNetwork(Net)
 
 
figure
subplot(211);
plot(1: Num1, Tat_train,'-bs',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
hold on
plot(1: Num1, T_sim1,'g',...
    'LineWidth',2,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
 
legend('真實值', '預測值')
xlabel('預測樣本')
ylabel('預測結果')
grid on
 
subplot(212);
plot(1: Num1, Tat_train-T_sim1','-bs',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
 
xlabel('預測樣本')
ylabel('預測誤差')
grid on
ylim([-50,50]);
figure
subplot(211);
plot(1: Num2, Tat_test,'-bs',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
hold on
plot(1: Num2, T_sim2,'g',...
    'LineWidth',2,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
legend('真實值', '預測值')
xlabel('測試樣本')
ylabel('測試結果')
grid on
subplot(212);
plot(1: Num2, Tat_test-T_sim2','-bs',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
 
xlabel('預測樣本')
ylabel('預測誤差')
grid on
ylim([-50,50]);
 
 
save R2.mat Num2 Tat_test T_sim2 gb1 Accuracy

　　

4.演算法理論概述

基於粒子群最佳化（Particle Swarm Optimization, PSO）的卷積神經網路-長短期記憶網路（Convolutional Neural Network - Long Short-Term Memory, CNN-LSTM）模型在時間序列迴歸預測中，結合了深度學習的強大表達能力和最佳化演算法的高效搜尋能力，為複雜時間序列資料的預測提供了一種強有力的解決方案。

4.1 卷積神經網路（CNN）

CNN以其在影像識別領域的卓越表現而聞名，但其在時間序列分析中也顯示出了強大的潛力。CNN透過區域性連線和權值共享減少引數數量，利用卷積層捕獲輸入資料的空間特徵。

4.2 長短期記憶網路（LSTM）

LSTM是RNN的一種變體，特別擅長處理長序列依賴問題。它透過門控機制控制資訊的遺忘、更新和輸出，有效緩解了梯度消失/爆炸問題。

4.3 CNN-LSTM結合PSO的時間序列預測

在時間序列預測任務中，首先使用CNN對輸入序列進行特徵提取，然後將提取到的特徵作為LSTM的輸入，進一步捕捉序列中的時序依賴關係。整個網路的引數（包括CNN的卷積核權重、LSTM的門控引數等）構成了PSO演算法的搜尋空間。

結合PSO的過程:

初始化一組粒子，每個粒子代表一組CNN-LSTM模型的引數。

對於每個粒子，構建相應的CNN-LSTM模型並訓練，評估其在驗證集上的預測效能（如均方誤差MSE）作為適應度函式。

根據PSO演算法更新粒子的位置和速度，不斷尋找更優的模型引數配置。

迭代此過程直至滿足停止條件（如達到最大迭代次數或找到足夠好的解）。

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