基於WOA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2024-08-19
CNNMatlab

1.演算法執行效果圖預覽

(完整程式執行後無水印)

2.演算法執行軟體版本

matlab2022a

3.部分核心程式

（完整版程式碼包含詳細中文註釋和操作步驟影片）

LR              = woa_idx(1);
numHiddenUnits1 = floor(woa_idx(2))+1;% 定義隱藏層中LSTM單元的數量
numHiddenUnits2 = floor(woa_idx(3))+1;% 定義隱藏層中LSTM單元的數量
 
layers = func_model2(Dim,numHiddenUnits1,numHiddenUnits2);
%訓練
[Net,INFO] =trainNetwork(Nsp_train2, NTsp_train, layers, options);
IT  =[1:length(INFO.TrainingLoss)];
Accuracy=INFO.TrainingRMSE;
 
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 IT T_sim2 Accuracy
159

　　

4.演算法理論概述

時間序列迴歸預測是資料分析的重要領域，旨在根據歷史資料預測未來時刻的數值。近年來，深度學習模型如卷積神經網路（Convolutional Neural Network, CNN）、lstm在時間序列預測中展現出顯著優勢。然而，模型引數的有效設定對預測效能至關重要。鯨魚最佳化（WOA）作為一種高效的全域性最佳化演算法，被引入用於最佳化深度學習模型的超引數。

4.1卷積神經網路（CNN）在時間序列中的應用

在時間序列資料中，CNN用於提取區域性特徵和模式。對於一個長度為T的時間序列資料X = [x_1, x_2, ..., x_T]，透過卷積層可以生成一組特徵對映：

CNN透過多個卷積層和池化層的堆疊來提取輸入資料的特徵。每個卷積層都包含多個卷積核，用於捕捉不同的特徵。池化層則用於降低資料的維度，減少計算量並增強模型的魯棒性。

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 WOA最佳化演算法

WOA即Whale Optimization Algorithm（鯨魚最佳化演算法），是一種受自然界鯨魚捕食行為啟發的生物啟發式最佳化演算法，由Eslam Mohamed於2016年提出，常用於解決各種連續最佳化問題，包括函式最佳化、機器學習引數調整、工程設計等領域中的複雜最佳化任務。鯨魚最佳化演算法模擬了虎鯨的兩種主要覓食策略： Bubble-net attacking 和 Spiral updating 過程。

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