【神经网络】基于人工大猩猩部队优化CNN-LSTM（GTO-CNN-LSTM）多变量时间序列预测附Matlab代码

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🔥 内容介绍

多变量时间序列预测通过分析多个相关变量随时间的变化规律，预测未来趋势，在气象预测、电力负荷 forecasting、金融市场分析等领域至关重要。例如，预测次日电力负荷需考虑温度、湿度、日期类型等多变量。

传统模型如单一的 CNN 或 LSTM 存在局限。CNN 擅长提取空间特征，却难捕捉长时时间依赖；LSTM 能处理时间序列，空间特征提取能力弱。CNN-LSTM 结合二者优势，但模型参数（如学习率、卷积核大小、LSTM 隐藏层神经元数等）的选择对性能影响大，手动调参效率低且难达最优。

人工大猩猩部队优化（GTO）算法模拟大猩猩群体觅食与社会行为，有强全局搜索能力和收敛速度，适合优化复杂模型参数。将 GTO 用于优化 CNN-LSTM 的关键参数，构建 GTO-CNN-LSTM 模型，可提升多变量时间序列预测精度与稳定性，为实际决策提供更可靠支持，具有重要理论与应用价值。

二、相关理论基础

三、GTO-CNN-LSTM 模型构建

（一）模型整体框架

GTO-CNN-LSTM 模型分两阶段：GTO 优化 CNN-LSTM 参数、优化后的 CNN-LSTM 进行多变量时间序列预测。

1. 参数优化阶段：GTO 搜索最优参数，如 CNN 的卷积核大小（3/5/7）、卷积层数量（1-3）、池化大小（2），LSTM 的隐藏层神经元数（32/64/128）、学习率（0.001-0.01）、迭代次数（100-500）等。

1. 预测阶段：用最优参数构建 CNN-LSTM，输入多变量时间序列数据，经 CNN 提取空间特征，LSTM 捕捉时间依赖，输出预测结果。

四、创新点与未来展望

（一）核心创新

1. GTO 优化机制：首次将 GTO 用于 CNN-LSTM 参数优化，利用其强搜索能力找到更优参数，解决手动调参盲目性。

1. 多变量特征融合：CNN-LSTM 同时捕捉多变量空间关联与时间依赖，GTO 优化增强模型对复杂模式的学习能力，尤其适合非线性强的多变量序列。

（二）未来改进方向

1. 模型结构优化：引入注意力机制（如在 LSTM 后加注意力层），让模型聚焦关键变量和时间步，提升长序列预测精度。

1. 优化算法融合：结合 GTO 与局部搜索算法（如模拟退火），进一步提升参数优化精度。

1. 应用拓展：将模型用于电力负荷、交通流量等领域，验证泛化能力，考虑缺失值和异常值处理，增强实际适用性。

五、结论

本研究构建 GTO-CNN-LSTM 模型，用 GTO 优化 CNN-LSTM 关键参数，提升多变量时间序列预测性能。实验表明，相比对比模型，该模型预测精度更高、收敛更快、鲁棒性更强，为多变量时间序列预测提供有效新方法，在各领域有广阔应用前景。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 张书齐,左其亭,臧超,等.基于CNN-LSTM-Attention模型的沁河流域径流模拟及未来多情景预测[J].水资源与水工程学报, 2024, 35(5):73-81.

[2] 袁利伟,杨柳,何涛,等.结合CNN-LSTM优化模型在尾矿坝浸润线预测中的应用[J].安全与环境学报, 2024, 24(10):3770-3779.DOI:10.13637/j.issn.1009-6094.2024.0416.

[3] 王朝阳,李丽敏,温宗周,等.基于时间序列和CNN-LSTM的滑坡位移动态预测[J].国外电子测量技术, 2022(003):041.

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2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

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2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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