BWO-CNN-BiGRU-Attention白鲸优化算法优化卷积神经网络结合双向门控循环单元时间序列预测，含优化前后对比

原创于 2024-12-02 21:20:11 发布 · 656 阅读

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#cnn #算法 #gru

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🔥 内容介绍

近年来，时间序列预测在各个领域得到了广泛应用，例如金融预测、气象预报、交通流量预测等。卷积神经网络(CNN)擅长提取局部特征，而双向门控循环单元(BiGRU)则能够捕捉时间序列中的长程依赖关系。将两者结合，可以有效提高时间序列预测的精度。然而，CNN和BiGRU模型的参数众多，其性能高度依赖于参数的选取。传统的参数寻优方法，例如网格搜索和随机搜索，效率低下且容易陷入局部最优。为此，本文提出了一种基于白鲸优化算法(BWO)优化的CNN-BiGRU-Attention模型，用于时间序列预测，并对优化前后模型的性能进行了对比分析。

白鲸优化算法(BWO)是一种新型的元启发式优化算法，其灵感来源于白鲸的社会行为和捕食策略。BWO算法具有收敛速度快、全局搜索能力强等优点，适合用于优化复杂模型的参数。本文将BWO算法应用于CNN-BiGRU-Attention模型的参数优化，通过迭代搜索最优参数组合，提高模型的预测精度。

本文所提出的模型架构如下：首先，利用卷积神经网络(CNN)提取时间序列数据的局部特征。CNN的卷积层能够有效地捕捉时间序列数据中的局部模式和规律，例如周期性波动和趋势变化。其次，将CNN的输出送入双向门控循环单元(BiGRU)网络，以捕捉时间序列中的长程依赖关系。BiGRU网络能够同时考虑过去和未来的信息，从而更准确地预测未来的值。最后，在BiGRU网络的输出层加入注意力机制(Attention)，以突出重要的时间步长，进一步提高预测精度。注意力机制能够根据输入序列的不同时间步长赋予不同的权重，从而更有效地利用时间序列信息。

在模型训练过程中，采用BWO算法优化CNN、BiGRU和Attention机制中的关键参数，例如卷积核大小、卷积层数、隐藏单元数量、学习率等。BWO算法通过模拟白鲸的捕食行为，迭代地搜索参数空间，最终找到使模型预测精度最高的参数组合。

为了评估BWO-CNN-BiGRU-Attention模型的性能，本文选取了多个公开的时间序列数据集进行实验，并与其他几种常用的时间序列预测模型进行了比较，例如传统的ARIMA模型、支持向量机(SVM)模型以及未经BWO优化的CNN-BiGRU-Attention模型。实验结果表明，BWO-CNN-BiGRU-Attention模型在多个数据集上都取得了优异的预测精度，显著优于其他对比模型。

具体而言，优化前后模型性能的对比主要体现在以下几个方面：

预测精度: BWO算法优化后的CNN-BiGRU-Attention模型的预测精度显著提高，例如平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)等指标均有明显的下降。这表明BWO算法有效地找到了更优的参数组合，提高了模型的泛化能力。
收敛速度: BWO算法在参数寻优过程中展现出更快的收敛速度，相比于传统的网格搜索或随机搜索方法，能够在更短的时间内找到较优的解。这降低了模型训练的时间成本。
模型稳定性: BWO算法优化后的模型具有更好的稳定性，其预测结果在不同数据集上的波动较小。这表明BWO算法能够有效地避免模型陷入局部最优，提高模型的鲁棒性。

此外，本文还对BWO算法的参数设置进行了分析，探讨了不同参数设置对模型性能的影响。实验结果表明，BWO算法的参数设置对模型的性能有一定的影响，需要根据具体数据集和任务进行调整。

总之，本文提出了一种基于BWO算法优化的CNN-BiGRU-Attention模型用于时间序列预测。实验结果表明，该模型在预测精度、收敛速度和模型稳定性方面均具有显著优势，为时间序列预测提供了一种新的有效方法。未来的研究方向可以考虑将BWO算法与其他深度学习模型结合，探索更优的时间序列预测方法，并研究BWO算法在其他领域中的应用。同时，可以进一步改进BWO算法本身，例如提高其全局搜索能力和避免早熟收敛等。此外，对不同类型时间序列数据的适应性研究也是未来工作的重要方向。