【消融实验】基于海星优化算法SFOA-CNN-LSTM-Attention 6 模型多变量时序预测一键对比附Matlab代码

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🔥 内容介绍

多变量时序预测作为数据分析领域的核心任务，广泛应用于气象预报、能源调度、金融市场分析等关键场景。其核心挑战在于如何有效捕捉变量间的动态关联与时间依赖关系 —— 单一变量的变化往往受到其他变量的滞后影响，而长短期记忆模式的共存进一步增加了预测难度。本文聚焦 6 种典型预测模型（海星优化算法优化的 CNN-LSTM-Attention 模型（SFOA-CNN-LSTM-Attention）、CNN-LSTM-Attention、SFOA-CNN-LSTM、CNN-LSTM、LSTM、CNN），系统对比它们在多变量时序数据上的预测性能，揭示不同模型架构与优化策略对预测精度的影响机制。

一、多变量时序预测的核心挑战与模型设计思路

多变量时序数据的本质特征表现为高维度耦合性与非平稳时间相关性。例如，在光伏功率预测中，功率输出不仅与历史功率相关，还受温度、光照强度、风速等多个变量的动态影响，且这些变量间的关联强度随时间动态变化。传统单一变量预测方法（如 ARIMA）因忽略变量间交互作用而精度有限，而深度学习模型通过多层非线性变换为捕捉复杂模式提供了可能。

（一）模型设计的关键考量

1. 空间特征提取：多变量在某一时刻的取值构成空间分布，需通过卷积操作提取局部关联特征

1. 时间依赖建模：变量随时间的演化规律需通过循环结构捕捉长短期依赖

1. 关键信息聚焦：在漫长时序中，只有部分时刻的变量状态对预测结果起决定性作用，需引入注意力机制强化关键信息

1. 超参数优化：模型性能高度依赖超参数（如卷积核大小、LSTM 单元数），智能优化算法可实现参数自适应寻优

（二）6 种模型的架构差异

模型	核心组件	优势场景	计算复杂度
CNN	卷积层 + 池化层	短期局部模式	低
LSTM	门控循环单元	长时序依赖	中
CNN-LSTM	卷积层 + LSTM 层	时空耦合模式	中高
SFOA-CNN-LSTM	海星优化 + CNN-LSTM	需参数寻优的场景	高
CNN-LSTM-Attention	卷积层 + LSTM + 注意力	关键时序节点突出的场景	高
SFOA-CNN-LSTM-Attention	海星优化 + 全组件	复杂高维时序	极高

二、基础模型架构与工作原理

（一）卷积神经网络（CNN）

CNN 通过局部感受野与权值共享机制提取空间特征，在多变量时序预测中，将每个时刻的多变量取值视为一维空间向量：

• 输入结构：形状为（时间步长 T，变量数 N）的时序矩阵

• 核心操作：1D 卷积层（卷积核大小 k）滑动提取相邻变量的局部关联，如对 N=5 的变量集，k=3 的卷积核可捕捉变量 i-1,i,i+1 的协同模式

• 局限：仅能处理局部空间关联，无法建模时间维度的长距离依赖，单独使用时预测误差较大

（二）长短期记忆网络（LSTM）

LSTM 通过遗忘门、输入门和输出门解决传统 RNN 的梯度消失问题，专门用于捕捉时间依赖：

• 门控机制：遗忘门决定保留多少历史信息（

  ft=σ(Wf⋅[ht−1,xt]+bf)

  ），输入门控制新信息的加入，输出门生成当前隐状态

• 多变量处理：将每个时刻的 N 个变量拼接为输入向量，通过循环传递捕捉变量间的动态影响

• 优势：擅长处理长时序（>100 步）依赖，对趋势性变化敏感，但对变量间的空间关联捕捉能力弱

（三）CNN-LSTM 混合模型

该模型结合 CNN 的空间特征提取与 LSTM 的时间建模能力，形成 "空间 - 时间" 二级处理架构：

1. CNN 阶段：用 1D 卷积层提取每个时间步的多变量空间特征，输出形状为（T，C）的特征序列（C 为卷积通道数）

1. LSTM 阶段：将特征序列输入 LSTM 层，捕捉时间维度的动态变化，最终通过全连接层输出预测值

1. 典型配置：2 层卷积（32 通道 + 64 通道）+ 1 层 LSTM（128 单元），适用于既有空间关联又有长时序依赖的数据

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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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