【神经网络】基于人工大猩猩部队优化CNN-LSTM（GTO-CNN-LSTM）多变量时间序列预测 附Matlab代码

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🔥 内容介绍

摘要: 多变量时间序列预测在诸多领域，如金融、气象、交通等，都扮演着至关重要的角色。卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)的结合，即CNN-LSTM模型，已成为处理此类问题的一种有效方法。然而，传统的CNN-LSTM模型依赖于手动调参，耗时且容易陷入局部最优。本文提出一种基于人工大猩猩部队优化算法(GTO)的CNN-LSTM模型(GTO-CNN-LSTM)，旨在通过GTO算法自动优化CNN-LSTM模型的超参数，提升模型预测精度和泛化能力。该模型首先利用CNN提取多变量时间序列数据的空间特征，然后通过LSTM学习时间依赖关系。GTO算法则用于优化CNN中的卷积核数量、卷积核大小，以及LSTM中的隐藏层节点数等关键超参数。实验结果表明，相比于传统的CNN-LSTM模型和其他优化算法，GTO-CNN-LSTM模型在多变量时间序列预测任务中展现出更高的准确性和稳定性。

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

1. 引言

时间序列预测作为一种重要的预测技术，在预测未来趋势和发展规律方面发挥着关键作用。多变量时间序列预测，相比于单变量时间序列预测，能够更全面地捕捉多个相关变量之间的复杂关系，从而提高预测的准确性。近年来，深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展。

卷积神经网络(CNN)擅长从输入数据中提取空间特征，而长短期记忆网络(LSTM)则能够有效地捕捉时间序列数据的长期依赖关系。将CNN和LSTM相结合，即CNN-LSTM模型，充分利用了二者的优势，已成为处理多变量时间序列预测问题的有力工具。CNN-LSTM模型首先通过CNN对输入数据进行卷积操作，提取空间特征，然后将提取的特征输入到LSTM网络中，学习时间依赖关系，最终进行预测。

然而，传统的CNN-LSTM模型依赖于手动调整超参数，例如CNN中的卷积核数量、卷积核大小，以及LSTM中的隐藏层节点数等。手动调参不仅耗时耗力，而且容易陷入局部最优，难以找到最优的超参数组合。为了克服这一缺陷，研究人员开始尝试利用各种优化算法来自动优化CNN-LSTM模型的超参数。

人工大猩猩部队优化算法(Gorilla Troops Optimizer, GTO)是一种新兴的元启发式优化算法，其灵感来源于大猩猩的社会行为。GTO算法具有寻优能力强、收敛速度快、鲁棒性高等优点，近年来在多个优化问题中得到了成功的应用。

本文提出一种基于人工大猩猩部队优化算法的CNN-LSTM模型(GTO-CNN-LSTM)，旨在利用GTO算法自动优化CNN-LSTM模型的超参数，提高多变量时间序列预测的准确性和效率。

2. 相关工作

近年来，深度学习模型在时间序列预测领域取得了显著进展。Wang et al. (2017) 提出了一个基于卷积神经网络的时间序列预测模型，该模型能够有效地捕捉时间序列数据的局部模式。Hochreiter and Schmidhuber (1997) 提出了长短期记忆网络(LSTM)，有效解决了传统循环神经网络的梯度消失和梯度爆炸问题。Shi et al. (2015) 提出了ConvLSTM模型，将卷积操作融入LSTM网络中，从而能够同时学习空间和时间特征。

为了提高CNN-LSTM模型的预测性能，研究人员提出了多种超参数优化方法。网格搜索和随机搜索是最常用的超参数优化方法，但它们通常效率较低，难以找到最优的超参数组合。贝叶斯优化是一种基于贝叶斯推断的优化方法，能够更加有效地搜索超参数空间，但其计算复杂度较高。

元启发式优化算法，如遗传算法(GA)、粒子群优化算法(PSO)和差分进化算法(DE)，也被广泛应用于CNN-LSTM模型的超参数优化。这些算法能够有效地搜索复杂的超参数空间，但它们通常需要较长的训练时间。

人工大猩猩部队优化算法(GTO)是一种新兴的元启发式优化算法，其灵感来源于大猩猩的社会行为。GTO算法具有寻优能力强、收敛速度快、鲁棒性高等优点。Mirjalili et al. (2017) 提出了灰狼优化算法(GWO)，该算法模拟了狼群的狩猎行为。Seyedali Mirjalili (2015) 提出了飞蛾扑火优化算法(MFO)，该算法模拟了飞蛾围绕火焰飞行的行为。

3. 模型构建

本文提出的GTO-CNN-LSTM模型主要由三个部分组成：CNN特征提取模块、LSTM时间序列建模模块和GTO超参数优化模块。模型架构如下图所示：

[此处插入模型架构图，显示CNN层、LSTM层、GTO优化流程等]

3.1 CNN特征提取模块

CNN特征提取模块主要负责从多变量时间序列数据中提取空间特征。具体而言，该模块包含多个卷积层和池化层。卷积层利用卷积核对输入数据进行卷积操作，提取局部特征。池化层则对卷积层的输出进行降采样，减少计算量并提高模型的泛化能力。

假设输入的多变量时间序列数据为X，其维度为(N, T, D)，其中N表示样本数量，T表示时间步长，D表示变量数量。CNN特征提取模块的计算过程如下：

1. 卷积层:

    使用K个卷积核对输入数据X进行卷积操作，得到K个特征图。卷积核的大小为(kernel_size, D)。

2. 激活函数:

    对卷积层的输出应用激活函数，如ReLU函数，增加模型的非线性能力。

3. 池化层:

    使用最大池化或平均池化对激活函数的输出进行降采样，减少计算量。

重复上述步骤多次，可以提取更加抽象的空间特征。

3.2 LSTM时间序列建模模块

LSTM时间序列建模模块主要负责学习时间序列数据的长期依赖关系。该模块接收CNN特征提取模块的输出作为输入，利用LSTM网络对时间序列数据进行建模。

LSTM网络包含多个LSTM单元，每个LSTM单元都包含输入门、遗忘门、输出门和记忆单元。LSTM单元通过这些门控机制来控制信息的流动，从而能够有效地捕捉时间序列数据的长期依赖关系。

假设CNN特征提取模块的输出为H，其维度为(N, T, C)，其中C表示CNN提取的特征维度。LSTM时间序列建模模块的计算过程如下：

1. LSTM层:

    将H输入到LSTM网络中，得到LSTM的输出。LSTM网络包含多个隐藏层，每个隐藏层都包含多个LSTM单元。

2. 全连接层:

    将LSTM的输出连接到全连接层，进行最终的预测。

3.3 GTO超参数优化模块

GTO超参数优化模块利用人工大猩猩部队优化算法(GTO)自动优化CNN-LSTM模型的超参数。GTO算法模拟了大猩猩的社会行为，通过模拟大猩猩的探索和利用行为来搜索最优的超参数组合。

GTO算法的主要步骤包括：

1. 初始化:

    随机初始化一组大猩猩的位置，每个大猩猩的位置代表一组超参数。

2. 评估:

    计算每个大猩猩的适应度值，适应度值通常选择验证集上的预测误差。

3. 探索阶段:

    大猩猩通过探索不同的区域来寻找食物。

4. 利用阶段:

    大猩猩利用已知的食物来源来获取食物。

5. 更新:

    根据大猩猩的探索和利用行为更新大猩猩的位置。

6. 重复:

    重复步骤2-5，直到满足停止条件。

GTO算法优化的超参数包括：

• CNN中的卷积核数量

• CNN中的卷积核大小

• LSTM中的隐藏层节点数

• 学习率

⛳️ 运行结果

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