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目录
💥1 概述
专家学者根据对人类视觉的研究，提出了注意力机制，计算机视觉、自然语言处理等领域[14-17]引入该机制优化现有模型，学习并确定重点关注的目标区域，使模型能够在有限资源下关注最有效的信息。本文基于这一机制改进 CNN 联合 LSTM 的体系结构，通过注意力机制处理被现有结构忽略的短序列特征的重要度差异，提取显著细粒度特征，同时便于LSTM更有效地捕捉时
间依赖性。
针对 CNN 联合 LSTM 时，忽略短期特征重要度而导致的重要特征丢失、长期时序规律挖掘有待优化等问题，本文提出基于注意力机制的 CNN-LSTM 预测模型。设计基于注意力机制的CNN结构，基于标准CNN，以并行注意力支路提取显著性特征。注意力支路比CNN设计了更大的输入尺度，以扩大输入感受野，从而更全面获取时序上下文信息，学习局部序列特征的重要程度。注意力模块通过提升最终模型中重要时序特征的影响力，降低最终模型中非重要特征的影响力，有效地应对模型未能较好区分时序特征重要程度差异性的不足。同时，标准 CNN 模块和注意力机制模块以不同长度序列作为输入的多尺度输入方式，能有效提取更丰富的短序列特征。LSTM 从前端抽取出的细粒度特征
中抽取粗粒度特征，精细化处理不同维度特征，并且能够一定程度避免因步长过长造成的记忆丢失和梯度弥散。
通过基于注意力机制的 CNN-LSTM 模型，实现粗细粒度特征融合，全面刻画时序数据。负荷需求量预测为典型的时序预测问题，负荷需求量变化受不同特征影响，并且短时间内各特征的影响程度不同[13]。本文对热电联产企业历史数据进行实验，设计并调整模型结构，最终搭建一种有效的时序预测模型，实验预测结果优于自回归积分滑动平均、支持向量回归和单一的神经网络模型。
本文提出了一种基于人工大猩猩部队优化算法（GTO）改进的卷积神经网络-长短期记忆网络（CNN-LSTM）模型，用于解决多变量多步时间序列预测问题。该模型结合了CNN强大的空间特征提取能力和LSTM优秀的序列建模能力，并利用GTO算法对模型参数进行优化，提升了预测精度和泛化能力。通过在多个公开数据集上的实验验证，结果表明，GTO-CNN-LSTM模型在预测精度和稳定性方面均优于传统的CNN-LSTM模型以及其他几种先进的预测模型。
时间序列预测在各个领域，例如金融、气象、交通等，都具有重要的应用价值。多变量多步时间序列预测，即预测多个变量在未来多个时间步上的取值，由于其复杂性和挑战性，一直是研究的热点。传统的预测方法，如ARIMA、指数平滑等，在处理非线性、高维数据时往往表现欠佳。近年来，深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM），在时间序列预测领域取得了显著成果。然而，CNN-LSTM模型的参数众多，其性能严重依赖于参数的选取。因此，寻找一种高效的优化算法来优化CNN-LSTM模型的参数至关重要。
一、模型基础：CNN-LSTM的多变量时间序列预测原理
1. CNN的空间特征提取能力
- 输入构造：多变量时间序列被重构为二维矩阵（行=时间步，列=变量），视为“时序图像”。
- 特征提取机制：
- 一维卷积核：沿时间维度滑动，捕捉局部依赖关系（如公式：yi,j=σ(Wk⊗xi,j+bk)yi,j=σ(Wk⊗xi,j+bk)）。
- 池化层：降维并保留关键特征，提升平移不变性，抑制噪声。
- 优势：自动学习变量间的空间相关性，无需手工特征工程。
2. LSTM的时序依赖建模能力
- 门控机制：遗忘门、输入门、输出门协同控制长短期信息流，解决梯度消失问题。
- 输入特性：接收CNN提取的特征序列，建模变量间的动态时间依赖。
- 关键价值：处理长期滞后依赖（>1000时间步），适用于电力负荷、交通流量等复杂序列。
3. CNN-LSTM协同机制
- 工作流：
多变量输入 → CNN空间特征提取 → 特征序列 → LSTM时间建模 → 预测输出 - 典型结构：
- 输入层：Xt,nXt,n（tt时刻nn个变量的观测值）
- CNN层：卷积+池化，输出一维特征向量
- LSTM层：学习特征向量的时序演化规律
- 性能优势：较单一LSTM模型，准确率提升10–15%，泛化能力更强。
二、GTO优化算法的核心机制
1. 生物行为仿生原理
- 三种解空间：
- 位置向量 X（当前解）
- 候选向量 GX（新解）
- 银背解 SilverbackSilverback（历史最优解）
- 社会结构模拟：银背猩猩领导群体决策，个体通过迁移与竞争优化资源搜索。
2. 两阶段优化操作
| 阶段 | 操作 | 数学描述 |
|---|---|---|
| 勘探阶段 | 迁移未知区域 |  |
| 迁移已知区域 |  | |
| 跟随其他种群 |  | |
| 开发阶段 | 跟随银背 |  |
| 成年雌性竞争机制 |  |
- 参数控制：
- C：平衡勘探与开发的系数，随迭代衰减
- W：触发竞争机制的阈值
3. 算法优势
- 全局搜索能力：三勘探机制避免局部最优，莱维飞行增强遍历性。
- 收敛速度：较遗传算法（GA）收敛速度提升30%，适应复杂高维空间。
三、GTO-CNN-LSTM技术实现路径
1. 超参数优化设计
- 优化目标：最小化预测均方误差（MSE）。
- 优化参数集（11类关键参数）：
| 参数类型 | 示例范围 | 优化结果示例 | |------------------|------------------|-------------------| | 学习率 | [0.0001, 0.01] | 0.0041 | | 卷积核数量 | [1, 20] | 第1层：20；第2层：12 | | LSTM节点数 | [1, 50] | 7 | | 全连接层节点数 | [1, 200] | 125 | | 批量大小 | [8, 24] | 14 |
注：数据来自电力负荷预测实验。
2. 端到端优化流程
3. 多变量数据处理
- 输入构造：融合历史负荷数据+气象因子（温度、湿度），形成时空矩阵。
- 预测目标：如电力负荷预测中输出未来96时刻（24小时）负荷值。
四、性能验证与对比实验
1. 实验设置
- 数据集：某省级电网2019年310天小时级负荷数据（11特征）。
- 对比模型：LSTM、CNN-LSTM（未优化）、ARIMA、SVR。
- 评估指标：RMSE（均方根误差）、MAPE（平均绝对百分比误差）、R2R2（拟合优度）.
2. 结果分析
| 模型 | RMSE | MAPE(%) | R2R2 | 改进幅度 |
|---|---|---|---|---|
| LSTM | 1024.5 | 6.82 | 0.872 | - |
| CNN-LSTM | 850.3 | 5.74 | 0.901 | - |
| GTO-CNN-LSTM | 727.1 | 4.905 | 0.931 | RMSE↓14.5%，MAPE↓14.6% |
结论：GTO优化使CNN-LSTM的预测误差显著降低，拟合优度提升至0.93以上。
3. 可视化验证
- 预测曲线：优化后模型（红色虚线）较未优化模型（绿色虚线）更贴近真实值（黑色实线），尤其在600–700样本区间偏差减小。
- 误差分布：GTO-CNN-LSTM的误差箱线图四分位距更窄，证明稳定性提升。
五、挑战与未来方向
1. 现存局限性
- 数据依赖性强：模型性能受数据质量制约，缺失值或噪声导致精度下降。
- 计算复杂度高：GTO优化需多次迭代CNN-LSTM训练，耗时较传统方法增加3–5倍。
- 动态适应性弱：固定超参数难以适应突发模式变化（如极端天气事件）。
2. 优化方向
- 多源数据融合：结合文本报告（故障日志）、卫星图像等跨模态数据。
- 动态参数调整：在线学习机制实时更新超参数。
- 轻量化设计：模型压缩（如知识蒸馏）降低计算开销。
- GTO算法改进：引入Pareto支配机制处理多目标优化。
结论
GTO-CNN-LSTM通过空间-时间联合建模（CNN+LSTM）与智能超参数优化（GTO），显著提升多变量时序预测精度。在电力负荷预测中已验证其RMSE降幅超14%、MAPE低于5%的优越性。未来需突破数据依赖与计算效率瓶颈，向动态化、轻量化、多模态融合方向演进。
📚2 运行结果
部分代码：
function result(true_value,predict_value,type)
disp(type)
rmse=sqrt(mean((true_value-predict_value).^2));
disp(['根均方差(RMSE)：',num2str(rmse)])
mae=mean(abs(true_value-predict_value));
disp(['平均绝对误差（MAE）：',num2str(mae)])
mape=mean(abs((true_value-predict_value)./true_value));
disp(['平均相对百分误差（MAPE）：',num2str(mape*100),'%'])
R2 = 1 - norm(true_value-predict_value)^2/norm(true_value - mean(true_value))^2;
🎉3 参考文献
部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。
[1]吴勇,高昕,郭灏阳,刁海岸,刘庆丰,杨强强.基于优化的VMD-CNN-LSTM模型的光伏功率预测[J].邵阳学院学报(自然科学版),2022,19(06):9-17.
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