鲸鱼算法优化卷积网络结合双向长短期网络结合注意力机制WOA-CNN-BiLSTM-Attention单变量预测附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在单变量时序预测领域（如工业设备振动监测、能源负荷短期预测、股价分钟级走势分析），数据常呈现 “短期噪声密集、中期周期隐蔽、长期趋势微弱” 的复杂特征。传统单一模型（如 CNN、LSTM）要么难以捕捉长周期依赖，要么对局部突变特征敏感，而超参数调优的随机性进一步制约预测精度。

本文提出鲸鱼算法（WOA）优化卷积网络（CNN）- 双向长短期网络（BiLSTM）- 注意力机制（Attention）的单变量时序预测方案（WOA-CNN-BiLSTM-Attention）：通过 CNN 提取单变量时序的局部突变特征（如设备振动峰值），BiLSTM 捕捉双向长短期依赖（如负荷的日 / 周周期），Attention 机制强化关键时间步特征权重（如股价波动中的关键时点），同时利用 WOA 的全局寻优能力优化融合模型的核心超参数，实现 “局部特征精准提取、长短期依赖全面覆盖、关键信息聚焦强化” 的单变量时序预测目标，为高精度单变量时序分析提供高效技术路径。

一、方案核心组件与单变量时序预测的适配逻辑

1. 各组件功能与单变量时序的适配性

单变量时序数据仅有单一数值维度，需通过多组件协同实现 “特征提取 - 依赖捕捉 - 权重优化”，各组件的核心作用与适配逻辑如下：

（1）CNN：单变量局部特征提取器

• 核心功能：通过 1D 卷积核（适配单变量的时间维度）提取局部连续时间步的特征（如设备温度的骤升 / 骤降、负荷的短期峰值）；

• 单变量适配优势：无需多通道输入，仅需将单变量时序数据 reshape 为 “时间步 ×1” 的单通道格式，即可通过 1D 卷积捕捉局部关联（如用 3×1 卷积核提取 3 个连续时间步的振动特征）；

• 关键作用：过滤单变量的高频噪声，保留局部突变特征（如故障前的设备振动异常），为后续长依赖捕捉奠定高质量特征基础。

（2）BiLSTM：单变量双向长短期依赖捕捉器

• 核心功能：通过前向 LSTM 捕捉从过去到当前的时间依赖（如负荷从早到晚的变化趋势），后向 LSTM 捕捉从当前到未来的反向依赖（如负荷峰值对后续时段的影响），双向特征拼接后覆盖完整时序依赖；

• 单变量适配优势：针对单变量时序的 “单向时间流” 特性，BiLSTM 可弥补传统 LSTM 仅能正向建模的局限，尤其适合单变量的周期型依赖（如日负荷的 “上升 - 平稳 - 下降” 双向过程）；

• 关键作用：解决单变量 “长周期依赖难以捕捉” 的痛点（如周级负荷趋势），同时避免单一方向建模导致的依赖遗漏。

（3）Attention：单变量关键特征强化器

• 核心功能：计算每个时间步特征的注意力权重，对单变量时序中的关键时间步（如设备故障前 1 小时、股价波动的开盘 / 收盘时点）赋予高权重，弱化噪声密集的无关时间步；

• 单变量适配优势：单变量数据无多变量的特征维度差异，需通过时间维度的权重区分重要性，Attention 可动态学习 “时间步 - 预测目标” 的关联度（如负荷预测中，前 2 小时高负荷时段权重更高）；

• 关键作用：解决单变量 “关键特征被噪声掩盖” 的问题，提升模型对核心时序信息的聚焦能力。

（4）WOA：超参数全局优化器

• 核心功能：模拟鲸鱼 “包围捕食、气泡网攻击、随机搜索” 行为，优化融合模型的关键超参数（如 CNN 卷积核大小、BiLSTM 隐藏层单元数）；

• 单变量适配优势：单变量模型超参数维度相对低（5-8 维），WOA 无需大规模种群即可实现高效寻优，避免传统群智能算法的计算冗余，同时其全局搜索能力可规避局部最优陷阱；

• 关键作用：解决人工调参的盲目性，确保融合模型在单变量场景下的超参数组合最优，平衡模型复杂度与预测精度。

二、WOA-CNN-BiLSTM-Attention 单变量时序预测完整流程

以 “某工业设备 10 分钟级振动单变量时序预测” 为例（数据：30 天共 4320 个时间步，输入为历史振动值，输出为未来 1 个时间步振动值，振动异常阈值为 5.0 m/s²，用于故障预警），详细拆解从数据预处理到模型部署的全流程：

1. 步骤 1：单变量数据预处理与特征工程

单变量数据需针对性处理噪声与时序结构，构建适配融合模型的输入格式：

（1）数据清洗：噪声抑制与异常值处理

• 噪声抑制：采用 “小波阈值去噪”（选用 db4 小波基，软阈值处理），过滤单变量振动数据中的高频传感器噪声（如 0.1-0.5 m/s² 的随机波动），保留有效振动特征；

• 异常值处理：通过 “滑动窗口 3σ 原则” 检测异常值（如设备故障导致的振动骤升 > 8.0 m/s²），对异常值采用 “趋势延拓法” 替换（基于异常值前后 10 个时间步的线性趋势，预测合理值），避免异常值干扰模型训练。

（2）时序重构：单变量输入格式转换

单变量时序需重构为 “样本 - 时间步 - 特征” 的 3D 格式，适配 CNN-BiLSTM 输入要求：

• 时间窗口（Lookback）确定：设备振动存在 “1 小时周期”（6 个 10 分钟时间步），设 Lookback=12（覆盖 2 个周期，确保捕捉周期特征），即 “用前 12 个时间步的振动值预测第 13 个时间步的值”；

• 输入格式构建：将单变量时序数据按 Lookback 划分为样本，每个样本维度为 “12×1”（时间步 × 特征数，特征数 = 1 因单变量），最终生成训练集（前 80%，3456 个样本）、验证集（中间 10%，432 个样本）、测试集（后 10%，432 个样本）。

（3）特征增强：单变量衍生特征补充

为提升模型特征表达能力，基于单变量时序构建衍生特征，融入输入样本：

• 局部统计特征：计算每个时间窗口内的振动均值、最大值、标准差（如前 12 个时间步的均值反映短期振动水平），作为额外特征拼接至输入，使样本维度变为 “12×4”（1 个原始特征 + 3 个统计特征）；

• 周期特征：提取时间窗口对应的 “小时段”（0-23）作为周期特征（如设备振动在生产时段（9-18 点）更高），通过独热编码转换为 12 维向量，与时序特征拼接后输入模型（最终样本维度 “12×16”）。

2. 步骤 2：WOA 优化融合模型超参数

（1）WOA 参数设置与超参数编码

• WOA 基础参数：种群规模 = 25（单变量超参数维度低，25 个个体平衡效率与精度），最大迭代次数 = 40（WOA 收敛快，40 次迭代足够），收缩系数 a 从 2 线性降至 0（控制包围捕食强度）；

• 超参数编码：将 5 个待优化超参数编码为 “鲸鱼个体”，如个体编码为 [5,32,128,0.3,5e-4]，对应 “CNN 卷积核大小 = 5、卷积核数量 = 32、BiLSTM 隐藏层 = 128、Dropout 率 = 0.3、学习率 = 5e-4”。

⛳️ 运行结果

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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

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、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

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🌟 通信方面

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🌟 信号处理方面

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交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌟 雷达方面

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