SCI顶级优化CGO-CNN-BiGRU-Attention混沌博弈优化卷积、门控循环单元融合注意力机制的多变量回归预测

原创于 2025-01-27 20:55:41 发布 · 895 阅读

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#cnn #gru #回归

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🔥 内容介绍

多变量时间序列预测在许多科学和工程领域中扮演着至关重要的角色。然而，由于其固有的复杂性和非线性特性，准确预测此类时间序列仍然是一个巨大的挑战。本文提出了一种新颖的多变量时间序列预测模型，该模型结合了卷积神经网络（CNN）、双向门控循环单元（BiGRU）和注意力机制，并通过混沌博弈优化（CGO）算法进行了优化，旨在提高预测的准确性和鲁棒性。具体而言，CNN负责提取输入数据的局部特征，BiGRU捕捉时间依赖关系，而注意力机制则允许模型自适应地聚焦于最相关的输入部分。此外，CGO算法被应用于优化模型的超参数，以找到最佳的模型配置。我们通过对多个公开数据集的实验验证，结果表明，与传统的和先进的预测模型相比，所提出的模型取得了显著的性能提升。

1. 引言

时间序列预测是指基于过去的数据预测未来事件的过程，它广泛应用于金融、气象、交通、能源等多个领域。多变量时间序列预测相较于单变量预测更具挑战性，因为它不仅需要考虑时间依赖性，还需要处理多个变量之间的复杂关系。传统的预测方法，如自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）和自回归移动平均模型（ARMA），在处理非线性时间序列时表现不佳。随着深度学习的兴起，循环神经网络（RNN）及其变体，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），在捕捉时间依赖性方面展现出了强大的能力，并在时间序列预测任务中取得了显著的成功。

然而，传统的RNN模型在处理长序列时存在梯度消失和梯度爆炸的问题。此外，它们往往无法有效捕捉局部特征和输入变量之间的重要性差异。为了克服这些限制，研究人员提出了结合CNN和RNN的模型，利用CNN提取局部特征，并利用RNN捕捉时间依赖性。注意力机制的引入进一步提高了模型的性能，因为它允许模型自适应地关注输入数据中最相关的部分，从而提高了预测的准确性。

本文在上述研究基础上，提出了一种融合CNN、BiGRU和注意力机制的新型多变量时间序列预测模型。此外，为了进一步提高模型的性能，我们采用混沌博弈优化（CGO）算法对模型的超参数进行了优化。CGO是一种元启发式算法，它模拟混沌系统的行为并结合博弈论的思想，具有较强的全局搜索能力，能有效地寻找到模型的最佳配置。

2. 相关工作

在时间序列预测领域，已经有许多研究工作致力于提高预测的准确性和鲁棒性。以下简要回顾一些与本文相关的研究：

基于统计模型的预测方法：包括AR、MA、ARMA、ARIMA等经典模型，这些模型在处理线性时间序列时表现良好，但对非线性时间序列的建模能力有限。
基于传统机器学习的预测方法：包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）等模型，这些模型可以处理一些非线性问题，但通常需要手工特征工程。
基于深度学习的预测方法：包括RNN、LSTM、GRU等模型，这些模型可以自动学习时间序列的复杂特征，并在各种预测任务中取得了显著的成功。
融合CNN和RNN的模型：结合CNN提取局部特征和RNN捕捉时间依赖性的模型，已被证明在某些任务中比单纯的RNN模型更有效。
注意力机制在时间序列预测中的应用：注意力机制可以自适应地关注输入数据中最相关的部分，从而提高预测的准确性。
元启发式算法在模型优化中的应用：诸如遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）、蚁群优化（ACO）和CGO等算法，已被用于优化深度学习模型的超参数。

尽管上述研究取得了显著的进展，但在多变量时间序列预测方面仍然存在一些挑战，例如如何更有效地捕捉不同变量之间的复杂关系，如何更精确地关注时间序列中最重要的信息，以及如何系统地优化模型结构和超参数。本文提出的模型旨在解决这些挑战，并通过结合CNN、BiGRU、注意力机制和CGO算法，力求取得更高的预测精度和鲁棒性。

3. 模型构建

本文提出的模型主要由以下几个部分组成：