基于WOA-CNN-LSTM-Attention、CNN-LSTM-Attention、WOA-CNN-LSTM、CNN-LSTM、LSTM、CNN6模型单变量时序预测一键对比

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🔥 内容介绍

在单变量时序预测领域，LSTM（长短期记忆网络）作为经典的循环神经网络模型，在处理时序依赖关系上具有重要地位。将 BiLSTM 替换为 LSTM 后，模型的特征捕捉方式发生变化（仅保留单向时序信息），其性能表现与原混合模型存在差异。本文针对 6 种基于 LSTM 的模型 ——WOA-CNN-LSTM-Attention、CNN-LSTM-Attention、WOA-CNN-LSTM、CNN-LSTM、LSTM、CNN，设计统一的单变量时序预测对比实验，从预测精度、计算效率、稳定性等维度展开分析，为模型选择提供参考。

模型结构与原理

1. 基础模型

（1）CNN（卷积神经网络）

• 核心原理：与前文一致，通过 1D 卷积层提取局部时序特征，卷积核（3~5）滑动捕捉相邻时间步依赖；

• 结构：输入层→1D 卷积层（32 个核）→池化层→全连接层→输出层；

• 适用场景：短期局部特征显著的高频波动序列。

（2）LSTM（长短期记忆网络）

• 核心原理：通过输入门、遗忘门和输出门控制信息传递，专注捕捉从过去到未来的单向时序依赖，解决传统 RNN 的长程依赖问题；

• 结构：输入层→LSTM 层（64 个神经元）→Dropout（0.2）→全连接层→输出层；

• 特点：相比 BiLSTM，计算量减少约 50%，但仅能利用历史信息，对未来依赖的捕捉能力有限。

2. 混合模型

（1）CNN-LSTM

• 融合机制：CNN 提取局部特征后，将输出作为 LSTM 的输入，结合局部细节与单向长程趋势；

• 结构：输入→1D 卷积（32 核）→Flatten→LSTM（64）→全连接→输出；

• 特点：保留局部 - 全局特征融合优势，但因 LSTM 单向性，对时序反转特征的捕捉能力弱于 CNN-BiLSTM。

（2）WOA-CNN-LSTM

• 优化策略：鲸鱼优化算法（WOA）优化模型超参数，包括 CNN 卷积核大小、LSTM 神经元数量、学习率等；

• WOA 作用：通过模拟鲸鱼捕食行为寻找最优超参数组合，减少人工调参偏差；

• 优势：参数配置优于 CNN-LSTM，降低过拟合风险，计算量略低于 WOA-CNN-BiLSTM。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1]孙嘉,张建辉,卜佑军,等.基于CNN-BiLSTM模型的日志异常检测方法[J].计算机工程, 2022(007):048.DOI:10.19678/j.issn.1000-3428.0061750.

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🌟 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

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