基于混合 CNN - RNN 时间序列预测研究附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-12-01 20:15:00 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-01 20:15:00 发布 · 597 阅读

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🔥 内容介绍

时间序列数据广泛存在于金融、气象、工业生产、医疗等众多领域，对其进行准确预测具有重要的现实意义。例如，在金融领域，股票价格、汇率等时间序列的预测有助于投资者做出合理决策；在气象领域，气温、降雨量等的预测能为防灾减灾提供重要依据。

传统的时间序列预测方法，如 ARIMA、指数平滑等，虽然在一定程度上能解决问题，但对于具有非线性、非平稳、多尺度特征的复杂时间序列，预测精度往往难以满足需求。随着深度学习的发展，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在时间序列预测中得到了广泛应用。CNN 擅长提取数据的局部特征和空间相关性，而 RNN（尤其是 LSTM、GRU 等变体）则在处理时序依赖关系方面表现出色。

然而，单一的 CNN 或 RNN 模型存在一定局限性。CNN 难以捕捉长时间序列的动态依赖关系，RNN 则在提取局部关键特征方面能力不足。将 CNN 与 RNN 相结合构建混合模型，能够充分发挥两者的优势，提高时间序列预测的精度和鲁棒性。因此，开展基于混合 CNN-RNN 的时间序列预测研究，对于提升复杂时间序列的预测性能、推动相关领域的发展具有重要的理论和实践价值。

二、研究内容

（一）时间序列数据预处理与特征分析

对收集到的时间序列数据进行预处理，包括数据清洗（处理缺失值、异常值）、归一化或标准化处理，以消除数据量纲和分布差异带来的影响。同时，对时间序列的特征进行分析，如趋势性、周期性、季节性等，明确数据的内在规律和复杂程度，为模型构建提供依据。

（二）混合 CNN-RNN 模型架构设计

设计合理的混合 CNN-RNN 模型架构，实现两种网络的有效融合。研究 CNN 与 RNN 的连接方式，例如，可先利用 CNN 对时间序列数据进行特征提取，将提取到的高维特征输入到 RNN 中进行时序建模；也可采用并行结构，让 CNN 和 RNN 分别处理不同尺度的特征，再将结果融合。同时，确定 CNN 的卷积核大小、层数，RNN 的隐藏层维度、层数等关键参数，优化模型结构。

（三）模型训练与优化

选择合适的损失函数（如均方误差 MSE、平均绝对误差 MAE 等）和优化器（如 Adam、SGD 等），对混合 CNN-RNN 模型进行训练。研究训练过程中的超参数调优方法，如学习率调度、正则化（L1、L2 正则化、Dropout 等）策略，以避免模型过拟合，提高模型的泛化能力。此外，探索不同的训练策略，如早停法（Early Stopping），以提高模型训练效率和性能。

（四）模型性能评估与对比分析

构建完善的模型性能评估体系，选取合适的评估指标，如均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）、决定系数（R²）等，对混合 CNN-RNN 模型的预测性能进行全面评估。同时，将该混合模型与单一的 CNN 模型、RNN 模型以及传统的时间序列预测方法进行对比实验，分析混合模型在不同类型、不同复杂度的时间序列数据上的优势和局限性。

三、研究方法