基于融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法（SCSSA）-CNN-BiLSTM（双向长短期记忆网络）的时间序列预测模型附Matlab代码

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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、交通等众多领域，如股票价格波动、气温变化、设备运行参数、车流量统计等。对时间序列进行准确预测，能够为决策提供科学依据，具有重要的理论价值和实际应用意义。例如，精准的气象预测可以帮助人们提前做好防灾减灾准备；可靠的交通流量预测能够优化交通调度，缓解拥堵状况；有效的股票价格预测则能为投资者提供参考，降低投资风险。

传统的时间序列预测方法如 autoregressive integrated moving average（ARIMA）等，在处理线性、平稳的时间序列时表现较好，但面对具有非线性、非平稳、多尺度特征的复杂时间序列时，预测精度往往难以满足需求。随着深度学习的快速发展，卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆网络（BiLSTM）在时间序列预测中展现出显著优势。CNN 能够有效提取数据中的局部特征和空间相关性，BiLSTM 则可以捕捉时间序列的长期依赖关系和双向时序特征。将两者结合构建 CNN-BiLSTM 模型，能够充分发挥各自的优势，提高预测性能。

然而，CNN-BiLSTM 模型的性能受限于其超参数（如卷积核大小、学习率、隐藏层神经元数量等）的选择，传统的随机初始化或经验调整方法难以找到最优超参数组合，可能导致模型收敛速度慢、预测精度低等问题。麻雀优化算法（SSA）是一种新型群智能优化算法，具有寻优能力强、收敛速度快等特点，但在处理复杂优化问题时，容易出现局部最优、收敛精度不足的情况。为此，通过融合正余弦算法（SCA）的全局搜索能力和柯西变异的扰动特性，对麻雀优化算法进行改进，得到融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法（SCSSA），用于优化 CNN-BiLSTM 模型的超参数，有望进一步提升时间序列预测的准确性和稳定性。

二、相关理论基础

（一）麻雀优化算法（SSA）

麻雀优化算法模拟麻雀的觅食和反捕食行为，通过种群中的发现者、加入者和警戒者三类个体的协作完成寻优过程。发现者负责探索新的搜索区域，引导种群向优质区域移动；加入者跟随发现者进行觅食，同时可能争夺发现者的位置；警戒者则时刻观察周围环境，当察觉到危险时，会向安全区域移动或迫使其他个体改变位置。SSA 具有较强的局部搜索能力和收敛速度，但在全局寻优和避免局部最优方面仍有提升空间。

（二）正余弦算法（SCA）

正余弦算法通过模拟正弦和余弦函数的波动特性来更新个体位置，实现全局搜索和局部开发的平衡。其位置更新公式结合了正弦和余弦函数，使得个体能够在搜索空间中进行广泛探索，有效增强了算法的全局寻优能力。将正余弦算法的搜索机制融入麻雀优化算法，可改善 SSA 全局搜索不足的问题。

（三）柯西变异

柯西变异基于柯西分布的特性，具有较强的扰动能力，能够使算法在寻优过程中跳出局部最优解，增加种群的多样性。在麻雀优化算法中引入柯西变异，可在算法收敛后期对最优解进行扰动，提高算法的寻优精度。

（四）卷积神经网络（CNN）

CNN 主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核与输入数据进行卷积操作，提取局部特征；池化层对卷积层输出的特征图进行降采样，减少参数数量，增强模型的鲁棒性；全连接层将提取到的特征进行整合，输出最终结果。在时间序列预测中，CNN 能够有效捕获数据中的局部特征和模式。

（五）双向长短期记忆网络（BiLSTM）

BiLSTM 是 LSTM 的扩展形式，由前向 LSTM 和后向 LSTM 组成。前向 LSTM 处理时间序列的正向信息，后向 LSTM 处理反向信息，两者的输出结合后得到最终结果。BiLSTM 能够同时捕捉时间序列的过去和未来信息，更好地挖掘时间序列的长期依赖关系，适用于处理具有双向时序特征的数据。

三、基于 SCSSA-CNN-BiLSTM 的时间序列预测模型设计

（一）模型总体框架

该模型的总体框架包括数据预处理、SCSSA 优化 CNN-BiLSTM 超参数、CNN-BiLSTM 模型训练与预测三个主要部分。首先对原始时间序列数据进行预处理，包括数据清洗、归一化等操作；然后利用 SCSSA 优化 CNN-BiLSTM 模型的关键超参数；最后将优化后的超参数代入 CNN-BiLSTM 模型，进行模型训练和时间序列预测。

四、结论与展望

（一）结论

本研究提出了基于融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法（SCSSA）-CNN-BiLSTM 的时间序列预测模型，通过实验验证得到以下结论：

1. CNN-BiLSTM 模型结合了 CNN 提取局部特征和 BiLSTM 捕捉双向时序依赖的优势，在时间序列预测中表现出较好的性能，优于单一的 CNN、BiLSTM 模型和传统的 ARIMA 模型。

1. 与 SSA 相比，SCSSA 融合了正余弦算法的全局搜索能力和柯西变异的扰动特性，在优化 CNN-BiLSTM 超参数时，具有更快的收敛速度和更高的寻优精度。

1. SCSSA-CNN-BiLSTM 模型在气温时间序列预测中，预测精度和稳定性均优于其他对比模型，验证了该模型的有效性和优越性。

（二）展望

未来的研究可以从以下几个方面展开：

1. 扩展实验数据集的类型和规模，如应用于金融时间序列（股票价格、汇率）、交通流量等不同领域的时间序列预测，进一步验证模型的通用性和适应性。

1. 考虑引入注意力机制，与 CNN-BiLSTM 模型结合，使模型能够自动关注时间序列中的重要特征，提高预测精度。

1. 探索多种群智能优化算法的融合策略，如将 SCSSA 与其他优化算法（如鲸鱼优化算法、粒子群优化算法）结合，构建更高效的超参数优化方法。

1. 针对时间序列数据的动态特性，研究动态更新模型超参数的机制，使模型能够适应数据分布的变化，提升长期预测性能。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 王昊.基于改进BI-LSTM与CEEMDAN组合模型的短期电力负荷预测研究[D].兰州理工大学,2023.

[2] 束云龙,张华磊.基于麻雀优化算法和CNN-BiLISTM的矿压预测模型[J].山东煤炭科技, 2024, 42(5):124-130.

[3] 成睿,李素敏,毛嘉骐,等.基于时序InSAR监测的VMD-SSA-LSTM矿区地表形变预测模型研究[J].化工矿物与加工, 2023, 52(8):39-46.

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