经典灰狼算法+编码器+双向长短期记忆神经网络，GWO-Transformer-BiLSTM多变量回归预测附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-12-02 15:32:05 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-02 15:32:05 发布 · 1k 阅读

8 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#算法 #神经网络 #transformer

✅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

在工业过程参数优化、环境污染物浓度预测、金融资产价格回归等多变量场景中，数据往往呈现出多变量强耦合、长短期时序依赖交织、动态特征非线性变化的复杂特性。传统回归模型（如线性回归、单一 BiLSTM）难以精准捕捉多变量间的隐性关联与双向时序规律，且模型超参数依赖人工调参，易陷入局部最优，导致预测精度受限。基于经典灰狼算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）优化的 GWO-Transformer-BiLSTM 多变量回归预测模型，通过 GWO 算法的全局寻优能力优化模型超参数，融合 Transformer 的长时序注意力建模与 BiLSTM 的双向时序依赖捕捉优势，构建 “参数智能优化 - 多维度特征提取 - 精准回归输出” 的一体化框架，为解决多变量回归预测难题提供高效方案。本文将从 GWO 算法原理、Transformer-BiLSTM 核心架构、模型构建流程、实验验证及应用价值展开，全面解析该模型的创新逻辑与实践效果。

一、多变量回归预测的核心挑战与模型设计逻辑

1.1 多变量回归预测的关键难点

多变量回归预测需同时处理多个相互关联的输入变量（如预测工业产品质量时，需整合原材料成分、生产温度、压力、反应时间等变量），其核心挑战集中体现在三方面：

多变量耦合非线性强：输入变量间存在复杂的非线性动态关联（如生产温度升高会同时影响反应速率与原材料转化率，且关联强度随生产阶段变化），传统线性模型无法量化这种时变非线性关系；

双向时序依赖难捕捉：数据不仅包含正向时序依赖（如当前产品质量受前 1 小时生产参数影响），还存在反向时序依赖（如当前生产参数异常会影响后续几小时的产品质量追溯），单一正向时序模型（如单向 LSTM）难以全面捕捉双向时序规律；

模型超参数优化难：深度学习模型（如 Transformer 的注意力头数、BiLSTM 隐藏单元数、学习率等）包含大量超参数，人工调参或传统优化算法（如网格搜索、随机搜索）存在效率低、易陷入局部最优的问题，导致模型性能不稳定且泛化能力差。

这些难点使得传统模型在多变量回归预测中难以满足 “高精度、强鲁棒、高效率” 的需求，而 GWO-Transformer-BiLSTM 模型通过 “经典智能优化算法 + 多组件融合架构” 的协同，为突破上述瓶颈提供了技术支撑。

1.2 模型设计的核心逻辑

GWO-Transformer-BiLSTM 模型的设计围绕 “优化参数配置、捕捉双向时序依赖、挖掘多变量关联” 三大目标，其核心逻辑可概括为 “一算法优化 + 两模块协同 + 一融合输出”：

GWO 算法参数优化：利用经典灰狼算法（GWO）对 Transformer-BiLSTM 模型的关键超参数（如 Transformer 注意力头数、BiLSTM 隐藏层单元数、学习率、批大小等）进行全局寻优，解决传统调参效率低、局部最优的问题，为模型性能奠定最优参数基础；

Transformer 长时序建模：通过 Transformer 的多头自注意力机制，计算不同时间步、不同变量间的注意力权重，精准捕捉多变量数据的长时序依赖（如跨生产批次的质量波动周期、年度金融资产价格趋势），同时挖掘变量间的全局关联特征；

BiLSTM 双向时序捕捉：利用 BiLSTM 的正向与反向隐藏层，同时捕捉多变量序列的正向与反向时序依赖（如正向捕捉 “历史生产参数对当前质量的影响”，反向捕捉 “当前质量对未来生产参数调整的反馈关联”），弥补 Transformer 对双向时序响应不足的缺陷；

特征融合与回归输出：将 Transformer 提取的长时序全局特征与 BiLSTM 捕捉的双向时序特征进行加权融合，通过全连接层输出最终回归预测结果，实现 “长时序趋势 + 双向动态关联” 的全面覆盖，提升回归精度。

这种 “参数优化 - 双模块特征提取 - 特征融合” 的四层架构，让模型既能通过 GWO 算法获得最优参数配置，又能通过 Transformer 与 BiLSTM 的协同捕捉双向时序依赖与多变量关联，显著提升多变量回归预测性能。

二、核心技术解析：经典灰狼算法（GWO）与 Transformer-BiLSTM 架构

2.1 经典灰狼算法（GWO）：模型参数的 “全局智能优化器”

经典灰狼算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）是 2014 年提出的基于自然界灰狼群体狩猎行为的群智能优化算法，模拟灰狼的 “领导层级”（α、β、δ、ω 狼）与 “狩猎策略”（包围、追捕、攻击），具有收敛速度快、全局寻优能力强、参数设置少的显著优势，适用于深度学习模型的超参数优化。

2.1.1 GWO 算法的核心机制与数学表达

GWO 算法通过模拟灰狼的狩猎行为实现参数寻优，对应算法的三个关键阶段：