基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测（Matlab代码实现）

最新推荐文章于 2025-12-04 23:44:51 发布

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#神经网络 #cnn #lstm #支持向量机

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💥1 概述

参考文献：

CNN 是通过模仿生物视觉感知机制构建而成，能够进行有监督学习和无监督学习[33]。隐含层的卷

积核参数共享以及层间连接的稀疏性使得 CNN 能够以较小的计算量从高维数据中提取深层次局部特征，并通过卷积层和池化层获得有效的表示[34]。CNN 网络的结构包含 2 个卷积层和 1 个展平操作，每个卷积层包含 1 个卷积操作和 1 个池化操作。第2 次池化操作后，再利用全连接层将高维数据展平为 1 维数据，从而更加方便的对数据进行处理。CNN结构如图 1 所示。

当时间步数较大时，RNN 的历史梯度信息无法一直维持在一个合理的范围内，因此梯度衰减或爆

炸几乎不可避免，从而导致 RNN 将很难从长距离序列中捕捉到有效信息[35]。LSTM 作为一种特殊的RNN，其提出很好地解决了 RNN 中梯度消失的问题[36]。而 GRU 则是在 LSTM 的基础上提出，其结构更简单，参数更少，训练时间短，训练速度也比更快[37]。GRU 结构图如图 2 所示。

贝叶斯优化也称为基于序列模型的优化方法 (sequential model-based optimization method, SMBO)，属于无导数技术。BO 方法包括使用高斯过程回归模型估计目标函数[40]。首先，评估 2 组随机超参数。使用概率模型顺序建立优化问题的先验知识，然后对目标函数 f(z)进行标量[41]，如式所示。

$z^{*}=\arg \max _{z \in Z} f(z)$

式中，z* 是 f(z)约束域的全局最优值，包括实数、整数或分类特征值。BO 算法的优点是收敛速度快、性能好、可扩展性强、适用于超参数寻优问题，特别是在特征为非参数的情况下。然而，基于 BO 的超参数寻优的缺点可以归结为两类：训练时间和 BO 参数的调整。由于 BO 是一种顺序方法，为减少计算时间，对其进行并行化很困难[27]。此外，BO 的核函数很难调整,最近的一项研究工作解决了这些问题，如标准化BO 参数。

基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测研究

摘要

随着人工智能技术的快速发展，深度学习模型在时间序列预测领域展现出强大潜力。卷积神经网络（CNN）擅长捕捉局部特征，长短期记忆网络（LSTM）则能有效处理序列依赖性。本文提出一种基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络预测模型，通过贝叶斯优化算法自动调优超参数，结合CNN与LSTM的优势，显著提升预测精度和泛化能力。实验结果表明，该模型在电力负荷预测、股票价格预测等场景中均表现出优于传统方法的性能。

关键词

贝叶斯优化；CNN-LSTM混合模型；时间序列预测；超参数调优

1. 引言

时间序列预测在金融、能源、交通等领域具有广泛应用，其准确性直接影响决策质量。传统方法如ARIMA、指数平滑等在处理线性、平稳数据时表现良好，但面对复杂非线性数据时存在局限性。深度学习模型通过分层特征提取和端到端学习，为解决这一问题提供了新思路。

CNN通过卷积操作提取局部特征，LSTM通过门控机制捕捉长期依赖，二者结合可同时学习数据的空间和时间特征。然而，混合模型的性能高度依赖超参数选择，传统手动调优方法效率低下且易陷入局部最优。贝叶斯优化作为一种高效的全局优化算法，通过构建概率代理模型指导搜索，能以较少评估次数找到近似全局最优解。本文将贝叶斯优化引入CNN-LSTM模型，构建自动化调优框架，提升预测性能。

2. 理论基础

2.1 CNN-LSTM混合模型

CNN-LSTM混合模型结合CNN的特征提取能力和LSTM的序列建模能力，其结构通常包括：

CNN层：使用一维卷积核沿时间轴滑动，提取局部模式（如短期趋势、周期性）。例如，在电力负荷预测中，CNN可捕捉日负荷曲线的峰谷特征。
LSTM层：接收CNN提取的特征序列，通过遗忘门、输入门和输出门控制信息流动，学习长期依赖关系。例如，在股票预测中，LSTM可记忆历史价格波动对未来趋势的影响。
全连接层：将LSTM的输出映射到预测目标，完成最终预测。

2.2 贝叶斯优化

贝叶斯优化是一种基于模型的优化算法，其核心步骤包括：

构建代理模型：通常采用高斯过程（GP）对目标函数（如验证集均方误差）进行概率建模，提供未观测区域的预测分布。
定义采集函数：如期望提升（EI）、高斯过程上置信界（GP-UCB），平衡“探索”（搜索未知区域）与“开发”（利用已知最优区域）。
迭代优化：根据采集函数选择下一个超参数组合，更新代理模型，直至满足收敛条件。

贝叶斯优化适用于计算成本高、梯度信息难获取的超参数调优问题，如神经网络学习率、层数等。

3. 方法设计

3.1 模型架构

本文提出的贝叶斯优化CNN-LSTM模型架构如下：

数据预处理：对输入时间序列进行归一化（如Min-Max标准化），并划分为训练集、验证集和测试集。
CNN特征提取：
- 卷积层：使用多个滤波器提取不同尺度的局部特征。
- 池化层：采用最大池化降低特征维度，增强鲁棒性。
LSTM序列建模：将CNN输出的特征序列输入LSTM层，设置隐藏单元数以控制模型容量。
全连接输出：通过Dense层输出预测值。

3.2 贝叶斯优化框架

超参数空间定义：包括卷积核数量、卷积核大小、LSTM隐藏单元数、学习率、Dropout比率等。
目标函数：选择验证集均方误差（MSE）作为优化目标，值越小表示模型性能越好。
代理模型与采集函数：采用高斯过程作为代理模型，EI作为采集函数。
优化流程：
- 初始化：随机采样2组超参数组合进行评估。
- 迭代：根据采集函数选择下一组超参数，训练模型并评估性能。
- 终止条件：达到最大迭代次数（如50次）或性能收敛。