多维时序 | MATLAB实现GTO-CNN-LSTM人工大猩猩部队优化卷积长短期记忆神经网络多变量多步时间序列预测-优快云博客

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🔥 内容介绍

摘要: 本文提出了一种基于人工大猩猩部队优化算法(GTO)改进的卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)模型，用于解决多变量多步时间序列预测问题。该模型结合了CNN强大的空间特征提取能力和LSTM优秀的序列建模能力，并利用GTO算法对模型参数进行优化，提升了预测精度和泛化能力。通过在多个公开数据集上的实验验证，结果表明，GTO-CNN-LSTM模型在预测精度和稳定性方面均优于传统的CNN-LSTM模型以及其他几种先进的预测模型。

关键词: 人工大猩猩部队优化算法; 卷积神经网络; 长短期记忆网络; 多变量多步时间序列预测; 参数优化

1. 引言

时间序列预测在各个领域，例如金融、气象、交通等，都具有重要的应用价值。多变量多步时间序列预测，即预测多个变量在未来多个时间步上的取值，由于其复杂性和挑战性，一直是研究的热点。传统的预测方法，如ARIMA、指数平滑等，在处理非线性、高维数据时往往表现欠佳。近年来，深度学习技术，特别是卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)，在时间序列预测领域取得了显著成果。CNN擅长提取局部特征，而LSTM能够有效捕捉长期依赖关系，将两者结合可以有效地处理复杂的时间序列数据。

然而，CNN-LSTM模型的参数众多，其性能严重依赖于参数的选取。传统的参数优化方法，如梯度下降法，容易陷入局部最优解，导致预测精度不高。因此，寻找一种高效的优化算法来优化CNN-LSTM模型的参数至关重要。

人工大猩猩部队优化算法(GTO)是一种新型的元启发式优化算法，它模拟了大猩猩群体觅食的行为，具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力。GTO算法已被应用于许多优化问题，并取得了良好的效果。本文提出将GTO算法应用于CNN-LSTM模型的参数优化，构建GTO-CNN-LSTM模型，用于多变量多步时间序列预测。

2. 模型构建

本文提出的GTO-CNN-LSTM模型主要由三个部分组成：CNN层，LSTM层和GTO优化器。

(1) CNN层: CNN层用于提取输入时间序列数据的空间特征。我们将输入的多变量时间序列数据reshape成一个三维张量，其中第一维表示时间步长，第二维表示变量个数，第三维表示特征维度(如果需要)。CNN层采用多个卷积核对输入数据进行卷积操作，提取不同尺度的特征。卷积核的数量和大小是需要优化的参数。经过卷积操作后，再通过激活函数(例如ReLU)进行非线性变换，最终得到特征图。

(2) LSTM层: LSTM层用于捕捉时间序列数据的长期依赖关系。CNN层提取的特征图作为LSTM层的输入。LSTM层由多个LSTM单元组成，每个单元包含输入门、遗忘门和输出门，能够有效地控制信息的流动，避免梯度消失问题。LSTM层的输出代表了对未来时间步的预测。

(3) GTO优化器: GTO算法用于优化CNN层和LSTM层的参数，包括卷积核的数量和大小、LSTM单元的数量等。GTO算法通过模拟大猩猩群体的觅食行为，在搜索空间中迭代寻找最优参数组合，从而提升模型的预测精度。 GTO算法的主要参数，如种群大小、迭代次数等，需要根据具体问题进行调整。

3. 实验结果与分析

为了验证GTO-CNN-LSTM模型的有效性，我们在多个公开数据集上进行了实验，并与传统的CNN-LSTM模型、以及其他先进的预测模型，例如GRU、基于注意力机制的模型等进行了比较。实验指标包括均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)等。

实验结果表明，GTO-CNN-LSTM模型在所有数据集上的预测精度均优于传统的CNN-LSTM模型以及其他对比模型。 GTO算法有效地提高了CNN-LSTM模型的泛化能力，使其在面对不同数据集时能够保持较高的预测精度。同时，我们还分析了不同GTO算法参数对模型性能的影响，找到了一组较优的参数设置。

4. 结论与未来工作

本文提出了一种基于GTO算法优化的CNN-LSTM模型，用于多变量多步时间序列预测。实验结果验证了该模型的有效性和优越性。 GTO算法有效地解决了CNN-LSTM模型参数优化问题，提升了模型的预测精度和泛化能力。

未来工作将集中在以下几个方面：