回归预测 | MATLAB实现SSA-CNN-BiLSTM麻雀算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测-优快云博客

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摘要: 本文提出了一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)的混合模型，用于解决多输入单输出的回归预测问题。该模型利用CNN提取输入数据的局部特征，BiLSTM捕捉输入数据的长期依赖关系，并通过SSA算法优化模型参数，以提高预测精度和泛化能力。实验结果表明，与传统的CNN、BiLSTM以及其他优化算法相结合的模型相比，SSA-CNN-BiLSTM模型在预测精度和稳定性方面均具有显著优势，为复杂时间序列的回归预测提供了一种新的有效方法。

关键词: 麻雀搜索算法; 卷积神经网络; 双向长短期记忆网络; 多输入单输出; 回归预测; 模型优化

1. 引言

随着大数据时代的到来，越来越多的领域产生了大量的具有复杂时空依赖关系的数据，例如金融市场预测、气象预报、交通流量预测等。准确地预测这些数据的未来趋势对于决策制定具有重要的意义。近年来，深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著的进展，其中卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)被广泛应用。CNN擅长提取局部特征，而RNN，特别是长短期记忆网络(LSTM)及其双向版本BiLSTM，能够有效地捕捉时间序列数据的长期依赖关系。然而，传统的CNN和BiLSTM模型往往存在参数众多、容易过拟合以及优化困难等问题，这限制了其预测精度和泛化能力。

为了克服这些问题，本文提出了一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化CNN-BiLSTM的混合模型，即SSA-CNN-BiLSTM模型。SSA是一种新兴的元启发式优化算法，具有寻优速度快、收敛精度高等优点，适合用于优化神经网络模型的参数。该模型利用CNN提取输入数据的局部特征，BiLSTM捕捉数据的长期依赖关系，并通过SSA算法优化模型的权重和偏置，以提高预测精度和泛化能力。

2. 模型结构与方法

2.1 数据预处理: 原始数据通常需要进行预处理，包括数据清洗、缺失值填充、数据标准化等。本文采用Z-score标准化方法对数据进行预处理，使其均值为0，方差为1，以提高模型的训练效率和预测精度。

2.2 CNN层: CNN层用于提取输入数据的局部特征。该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。卷积核的大小和数量可以根据实际情况进行调整。激活函数采用ReLU函数，以避免梯度消失问题。

2.3 BiLSTM层: BiLSTM层用于捕捉输入数据的长期依赖关系。BiLSTM层由正向LSTM层和反向LSTM层组成，能够同时捕捉正向和反向的时间信息，从而更好地理解时间序列数据的上下文信息。

2.4 全连接层: 全连接层将BiLSTM层的输出映射到单输出的回归预测结果。该层采用线性激活函数，直接输出预测值。

2.5 SSA算法优化: SSA算法用于优化CNN和BiLSTM层的权重和偏置。SSA算法通过模拟麻雀的觅食和反捕食行为来寻找全局最优解。在本文中，SSA算法的目标函数是模型的均方误差(MSE)，通过最小化MSE来优化模型参数。

3. 实验结果与分析

本文采用多个公开数据集进行实验，并与传统的CNN、BiLSTM以及其他优化算法（如粒子群算法PSO、遗传算法GA）相结合的模型进行比较。实验结果表明，SSA-CNN-BiLSTM模型在预测精度方面具有显著的优势。具体表现为：