【WOA-CNN-LSTM】基于鲸鱼算法优化深度学习预测模型的超参数研究附Matlab代码

matlab科研社

于 2025-06-26 17:12:53 发布

阅读量854

点赞数 16

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：深度学习 cnn lstm

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Matlab_dashi/article/details/148929402

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

本文针对深度学习模型 CNN-LSTM 在预测任务中超参数难以准确确定，导致模型性能受限的问题，提出基于鲸鱼算法（WOA）优化 CNN-LSTM 超参数的方法。首先详细介绍 WOA、CNN 和 LSTM 的原理，分析超参数对模型性能的影响。然后构建基于 WOA 的 CNN-LSTM 超参数优化框架，确定适应度函数、编码方式及优化流程。通过在时间序列预测等任务上进行实验，对比优化前后模型的预测精度、收敛速度等指标，验证该方法能够有效提升模型性能，为深度学习预测模型的超参数优化提供了一种高效可行的解决方案。

关键词：鲸鱼算法；CNN-LSTM；深度学习；超参数优化；预测模型

一、引言

深度学习在图像识别、自然语言处理、时间序列预测等众多领域取得了显著成果，卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）作为深度学习的重要模型，在各自擅长的领域发挥着关键作用。CNN 具有强大的特征提取能力，能够自动提取数据的局部特征；LSTM 则擅长处理时间序列数据，有效解决了传统循环神经网络（RNN）的梯度消失和梯度爆炸问题，能够捕捉数据的长期依赖关系。将 CNN 和 LSTM 相结合形成的 CNN-LSTM 模型，在处理既有空间特征又有时间序列特征的数据时表现出良好的性能，被广泛应用于气象预测、股票价格预测、交通流量预测等预测任务。

然而，CNN-LSTM 模型的性能高度依赖于超参数的设置，如 CNN 的卷积核数量、大小，LSTM 的隐藏单元数量，学习率等。这些超参数的组合数量庞大，传统的手动调整或随机搜索方法效率低、难以找到最优解，容易导致模型出现过拟合或欠拟合现象，影响预测精度和泛化能力。鲸鱼算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）是一种模拟座头鲸觅食行为的元启发式优化算法，具有收敛速度快、全局搜索能力强等优点。将 WOA 应用于 CNN-LSTM 模型的超参数优化，能够自动搜索最优的超参数组合，提高模型性能。因此，开展基于鲸鱼算法优化深度学习预测模型超参数的研究具有重要的理论意义和实际应用价值。

二、相关理论基础

2.1 鲸鱼算法（WOA）原理

WOA 模拟座头鲸的 “螺旋泡泡网捕食”、“环绕捕食” 和 “随机搜索” 三种觅食行为，在解空间中搜索最优解。算法主要步骤如下：

初始化种群：随机生成一定数量的鲸鱼个体，每个个体代表问题的一个潜在解，在超参数优化中，个体编码为 CNN-LSTM 模型的一组超参数组合。

计算适应度值：将每个个体对应的超参数组合应用于 CNN-LSTM 模型，在训练数据集上进行训练，并在测试数据集上进行预测，根据预测结果计算适应度值，适应度值反映该超参数组合下模型的性能优劣。

2.2 卷积神经网络（CNN）原理

CNN 由卷积层、池化层和全连接层等组成。卷积层通过卷积核与输入数据进行卷积运算，提取数据的局部特征；池化层对卷积层的输出进行下采样，减少数据维度，降低计算量，同时提高模型的鲁棒性；全连接层将池化层输出的特征进行整合，用于最终的分类或回归任务。CNN 的超参数主要包括卷积核数量、大小、步长，池化层的池化方式、池化核大小等，这些超参数直接影响网络的特征提取能力和计算效率。

2.3 长短期记忆网络（LSTM）原理

LSTM 是 RNN 的改进版本，通过引入门控机制（输入门、遗忘门和输出门），有效解决了 RNN 在处理长序列数据时的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM 单元能够选择性地记忆和遗忘历史信息，从而更好地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。LSTM 的超参数主要有隐藏单元数量、学习率、训练批次大小等，合理设置这些超参数对于提高 LSTM 在时间序列预测任务中的性能至关重要。