【独家原创】基于五种算法优化CNN-BiLSTM-Attention的多变量时序预测8模型消融实验一键对比附Matlab代码

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🔥 内容介绍

多变量时序预测的性能高度依赖模型对 “变量关联” 与 “时序依赖” 的捕捉能力，而优化算法与深度学习组件的组合方式是核心影响因素。本文针对 CPO 豪猪优化、NRBO 牛顿拉夫逊改进、FVIM、SSA 麻雀、GWO 灰狼优化的 CNN-BiLSTM-Attention 及其简化模型（共 8 模型），设计 “一键对比” 框架，通过统一的 main 函数实现模型训练、预测与指标输出，系统分析各模型在精度、效率、鲁棒性上的差异，为多场景预测任务提供选型指南。

一、8 模型的结构与核心组件解析

1.1 优化算法的功能定位

8 模型的差异主要源于优化算法的选择（或无优化），各算法的核心特性如下：

• CPO（豪猪优化算法）：模拟豪猪御敌时的刺群分布机制，通过 “局部刺群收缩 + 全局刺群扩张” 寻优，擅长平衡局部搜索与全局探索，适合优化 CNN 的卷积核参数；

• NRBO（牛顿拉夫逊改进算法）：结合牛顿拉夫逊的局部线性化与元启发式算法的全局寻优，解决传统牛顿法对初始值敏感的问题，用于优化 BiLSTM 的隐藏层节点数；

• FVIM（改进飞蛾扑火算法）：改进飞蛾的螺旋搜索路径，引入自适应步长，提升对高维参数（如 Attention 的权重矩阵）的优化精度；

• SSA（麻雀搜索算法）：通过生产者 - 追随者 - 侦察者的分工，在复杂约束下寻优效率突出，适合优化模型整体超参数（如学习率、迭代次数）；

• GWO（灰狼优化算法）：模拟灰狼狩猎的包围 - 追捕 - 攻击行为，收敛速度快但易陷入局部最优，适合对实时性要求高的场景。

1.2 8 模型的结构差异

模型名称	核心架构	优化对象	组件构成	适用场景
1. CPO-CNN-BiLSTM-Attention	优化器 + CNN 局部特征 + BiLSTM 双向时序 + Attention 权重	CPO 优化 CNN 卷积核大小与步长	豪猪优化 + 全组件	高噪声多变量数据（如工业传感器预测）
2. NRBO-CNN-BiLSTM-Attention	优化器 + 全组件	NRBO 优化 BiLSTM 隐藏层节点数与学习率	牛顿拉夫逊改进 + 全组件	非线性强的时序数据（如化工反应参数预测）
3. FVIM-CNN-BiLSTM-Attention	优化器 + 全组件	FVIM 优化 Attention 的权重矩阵	飞蛾改进优化 + 全组件	长时序依赖显著场景（如气象要素预测）
4. SSA-CNN-BiLSTM-Attention	优化器 + 全组件	SSA 优化模型整体超参数（含学习率、迭代次数）	麻雀优化 + 全组件	多约束场景（如电力负荷预测）
5. GWO-CNN-BiLSTM-Attention	优化器 + 全组件	GWO 优化 BiLSTM 的遗忘门偏置	灰狼优化 + 全组件	实时性要求高的场景（如交通流预测）
6. CNN-BiLSTM-Attention	无优化器 + 全组件	-	全组件 + 无优化	数据平稳且样本量大的场景（如用户行为预测）
7. CNN-BiLSTM	无优化器 + 无 Attention	-	无优化 + 无注意力	资源受限的边缘设备（如智能家居负荷预测）
8. BiLSTM	基础模型	-	仅双向时序建模	简单时序数据（如平稳的温度监测数据）

延续多维度评价框架，新增 “参数敏感性” 指标（衡量输入噪声对输出的影响）：

• 精度指标：RMSE、MAE、MAPE、R²（同前）；

• 效率指标：训练时间（秒）、推理速度（样本 / 秒）、模型大小（MB）；

• 鲁棒性指标：噪声敏感性（输入添加 5% 高斯噪声后的精度衰减率）、小样本性能（1000 条数据下的 R²）。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

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

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

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

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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