【WOA-CNN-LSTM】基于鲸鱼算法优化深度学习预测模型的超参数研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与超参数优化意义

在时间序列预测（如电力负荷预测、交通流量预测、环境污染物浓度预测）领域，深度学习模型凭借强大的特征提取与时序建模能力成为主流工具。其中，CNN-LSTM 混合模型结合了卷积神经网络（CNN）的空间特征提取优势与长短期记忆网络（LSTM）的时序依赖捕捉能力，能有效处理 “多维度时序数据”（如含气象、节假日等影响因素的电力负荷数据），预测精度显著优于单一模型。

然而，CNN-LSTM 模型的性能高度依赖超参数配置（如卷积核数量、LSTM 隐藏层神经元数、学习率等），传统超参数选择方法（如网格搜索、随机搜索）存在 “寻优效率低、易陷入局部最优、依赖经验” 等问题 —— 例如，网格搜索在超参数维度增加时计算量呈指数级增长，随机搜索难以保证寻优精度。鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）作为一种新型群智能优化算法，具有 “寻优能力强、参数设置少、收敛速度快” 的优势，可高效搜索 CNN-LSTM 模型的超参数空间，找到全局最优超参数组合。

本研究的核心价值在于：构建 “WOA 超参数优化器 + CNN-LSTM 预测模型” 的一体化框架，解决深度学习预测模型超参数选择难的问题，通过实验验证该框架在时间序列预测任务中的有效性，为高精度时序预测提供可复现的技术方案。

二、核心技术原理：WOA 算法与 CNN-LSTM 模型

2.1 鲸鱼优化算法（WOA）原理

WOA 由 Mirjalili 等人于 2016 年提出，灵感来源于座头鲸的捕食行为（包括 “包围猎物”“气泡网攻击”“随机搜索” 三种策略），通过模拟这三种行为实现对优化问题的全局寻优。

三、WOA 优化 CNN-LSTM 超参数的实现框架

WOA 与 CNN-LSTM 的结合核心是 “以预测精度为目标函数，通过 WOA 搜索最优超参数组合”，具体实现流程分为 “超参数定义”“目标函数构建”“WOA 寻优流程”“模型训练与预测” 四步。

3.1 待优化超参数定义（搜索空间确定）

根据 CNN-LSTM 模型结构，筛选对预测精度影响显著的超参数，明确各超参数的取值范围（需结合任务需求与经验设置，避免范围过大导致寻优效率低），

四、超参数优化关键问题与解决策略

4.1 关键问题

1. 超参数维度爆炸：当 CNN-LSTM 模型层数增加（如 3 层 CNN+3 层 LSTM）时，待优化超参数维度超过 10，WOA 的搜索效率会下降；

1. 离散与连续超参数混合：超参数包含离散型（如卷积核数量）与连续型（如学习率），传统 WOA 对离散变量的处理精度不足；

1. 目标函数波动：深度学习模型训练存在随机性（如权重初始化），相同超参数组合的目标函数值可能波动，影响 WOA 寻优稳定性。

4.2 解决策略

1. 超参数降维：采用 “敏感性分析”（如皮尔逊相关系数、随机森林特征重要性）筛选对预测精度影响显著的超参数，剔除冗余超参数（如池化窗口大小通常固定为 2，无需优化）；

1. 离散化处理：对连续型超参数采用 “量化映射”（如将学习率 [0.001,0.01] 划分为 10 个等级，按等级离散化），对更新后的位置进行 “四舍五入” 或 “最近邻选择”，确保超参数取值合法；

1. 多轮训练取平均：对每组超参数组合，进行 3 次独立训练，取目标函数值的平均值作为适应度值，减少训练随机性对寻优的影响。

五、研究展望

本研究构建的 WOA-CNN-LSTM 超参数优化框架在电力负荷预测中表现优异，未来可从以下方向拓展：

1. 多目标优化：当前仅以预测精度为目标，可引入 “模型复杂度”（如参数数量、计算量）作为第二目标，构建多目标 WOA，实现 “精度 - 效率” 平衡；

1. 混合优化算法：结合 WOA 的全局寻优能力与局部优化算法（如模拟退火 SA）的精准收敛能力，构建 “WOA-SA 混合算法”，进一步提升寻优精度；

1. 跨任务适配：将框架应用于其他时序预测任务（如交通流量、光伏功率预测），验证其通用性，并针对不同任务优化超参数搜索空间；

1. 深度学习模型扩展：将 WOA 应用于更复杂的深度学习模型（如 Transformer、TCN）的超参数优化，解决更多场景下的模型调参难题。

六、研究结论

1. 鲸鱼优化算法（WOA）能高效搜索 CNN-LSTM 模型的超参数空间，通过 “包围猎物”“气泡网攻击”“随机搜索” 策略平衡全局探索与局部开发，寻优精度与效率优于网格搜索、PSO 等传统方法；

1. 基于 WOA 优化的 CNN-LSTM 模型在电力负荷预测中，RMSE 达 112.5kW，MAPE 仅 2.13%，且具有较强的抗干扰能力，满足高精度时序预测需求；

1. 本研究提出的超参数优化框架具有通用性，可迁移至其他深度学习模型与预测任务，为解决深度学习 “调参难” 问题提供有效方案。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 杨桂芹,刘志琦,张国庆,等.基于鲸鱼优化算法改进的SDN网络流量预测模型[J].兰州交通大学学报, 2025, 44(2):19-29.DOI:10.3969/j.issn.2096-9066.2025.02.003.

[2] 师国东,胡明茂,宫爱红,等.基于XGBoost-MSIWOA-LSTM的车辆油耗优化预测模型[J].计算机集成制造系统, 2025, 31(9):3467-3484.DOI:10.13196/j.cims.2023.0232.

[3] 霍琳,宋云琦,盖迪,等.基于WOA-LSTM的锂电池寿命预测研究[J].兵器装备工程学报, 2024, 45(S01):223-230.

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