【CNN-GRU-Attention】基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

在全球能源结构向清洁低碳转型的进程中，风力发电作为可再生能源的核心组成部分，其装机容量持续攀升。然而，风能固有的间歇性、波动性特征，导致风电出力难以精准把控，大规模并网后给电力系统的稳定运行、调度优化及风险管控带来严峻挑战。风电场短期功率预测（预测时长通常为1-24小时）作为解决这一问题的关键技术，能够将不确定的风电资源转化为可调度的友好型电源，对提升风电消纳能力、降低备用容量配置、保障电网安全经济运行具有重要现实意义。

当前主流的多变量回归预测方法主要分为传统统计方法与深度学习方法两大类。传统统计方法（如ARIMA、多元线性回归）难以有效捕捉多变量数据中的非线性关系和复杂时序依赖，预测精度有限；深度学习方法凭借自动特征提取、非线性拟合能力强等优势，在多变量回归预测领域得到广泛应用。其中，CNN-GRU-Attention融合模型兼具局部特征提取、时序依赖建模及关键信息聚焦能力，能够充分挖掘多变量数据中的空间关联与时间动态特征，在多变量时间序列回归预测任务中表现优异。

但现有多变量回归预测方法仍存在局限性：多变量数据普遍存在维度高、冗余信息多、变量间耦合关系复杂等问题，传统深度学习模型难以精准分离有效特征与噪声；同时，多变量时间序列的长程依赖建模能力不足，且无法动态聚焦对预测结果关键的变量与时间步信息，导致预测精度与稳定性有待提升。因此，本文提出基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测方法，通过“多变量特征筛选-CNN局部特征提取-GRU时序建模-Attention关键聚焦”的技术路径，实现多变量回归预测精度与泛化能力的协同提升。

二、方法整体框架

本方法的核心思路是先对多变量输入数据进行预处理与特征筛选，剔除冗余信息；再通过CNN提取多变量数据中的局部空间关联特征与短期时序模式；随后利用GRU捕捉特征序列中的长程时序依赖关系；最后引入Attention机制对关键特征与时间步赋予高权重，实现精准的多变量回归预测。整体框架分为数据预处理与特征筛选、CNN-GRU-Attention模型构建、模型训练与预测三个核心阶段，形成“数据优化-特征挖掘-精准预测”的完整技术链路，具体流程如下：

1. 数据层：收集多变量原始数据（如气象、金融、电力等领域多维度监测数据），进行清洗、缺失值插补、归一化等预处理；通过皮尔逊相关系数、方差膨胀因子等方法筛选核心特征，构建输入样本集；

2. 模型层：搭建CNN-GRU-Attention融合模型，依次完成局部特征提取、长程时序建模与关键信息聚焦；

3. 训练层：设定损失函数与优化器，利用训练集训练模型，通过验证集调整超参数抑制过拟合；

4. 输出层：将测试集输入训练好的模型，得到回归预测结果，并通过误差指标验证模型性能。

三、关键技术原理

3.1 数据预处理与特征筛选

多变量数据质量直接影响模型预测性能，预处理阶段核心任务是提升数据可靠性与有效性。首先采用滑动窗口法构建输入输出样本对，例如以前T个时间步的多变量数据为输入，当前时间步的目标值为输出，形成维度为（样本数，时间步，变量数）的时序样本集；对数据进行Z-score或Min-Max归一化，消除量纲差异对模型训练的影响；针对缺失值，采用线性插值、K近邻插值等方法进行补全。特征筛选阶段，通过皮尔逊相关系数分析各变量与目标值的相关性，剔除低相关变量；利用方差膨胀因子检测多重共线性，移除共线性强的冗余变量，最终保留核心特征集，降低模型计算负担并提升泛化能力。

具体实施步骤如下：

1. 数据采集：收集目标领域多变量时序数据，明确输入变量（如气象领域的风速、温度、湿度等）与回归预测目标（如风电功率、降水量等）；

2. 数据清洗：剔除异常值（采用3σ准则、箱线图法），补全缺失值，统一数据时间尺度；

3. 样本构建：采用滑动窗口法生成时序样本，确定合理的时间窗口长度（通过交叉验证优化）；

4. 特征筛选：结合相关性分析与多重共线性检测筛选核心特征，划分训练集、验证集与测试集（通常按8:1:1比例）。

3.2 CNN-GRU-Attention预测模型

模型采用“CNN局部特征提取-GRU时序建模-Attention权重优化”的分层架构，充分融合三种算法的优势，实现多变量数据中空间关联特征、时序依赖关系与关键信息的协同挖掘，具体架构如图1所示（原文图略）。

3.2.1 CNN模块：局部特征提取

采用一维卷积神经网络（1D-CNN）提取多变量时序数据中的局部空间关联特征与短期时序模式。通过设置多个不同尺寸的1D卷积核（如3×1、5×1），对输入的多变量时序样本进行滑动卷积运算，捕获变量间的局部交互关系与短期趋势突变特征，生成局部特征图；再通过最大池化操作对特征图进行降维，保留关键特征信息，减少后续模块的计算负担，同时增强模型的鲁棒性。该模块能够自动学习多变量数据中的局部关联模式，无需人工设计特征，有效提升特征提取的效率与准确性。

3.2.2 GRU模块：长程时序建模

GRU作为循环神经网络（RNN）的改进变体，通过更新门和重置门两大核心门控机制，有效解决传统RNN在处理长序列时的梯度消失或梯度爆炸问题，同时相较于LSTM减少了参数量，提升了训练效率。更新门用于控制前一时刻隐藏状态的保留比例，决定历史信息对当前状态的影响程度；重置门用于调节前一时刻隐藏状态的遗忘程度，筛选有效历史信息。将CNN提取的局部特征序列输入GRU网络，能够精准捕捉多变量数据中的长程时序依赖关系，如多变量数据的周期性变化、长期趋势演变等，为后续Attention机制提供全面的时序特征表示。

3.2.3 Attention模块：关键信息聚焦

引入自注意力机制对GRU输出的时序特征进行动态权重分配，自动识别对回归预测结果影响显著的关键特征与时间步（如极端气象条件下的关键变量、金融市场波动的关键时间节点），并赋予更高权重，同时抑制噪声数据与冗余信息的干扰。通过计算每个特征与时间步的注意力权重，加权求和生成上下文向量，实现对核心信息的精准聚焦。在多变量场景中，该机制还能动态挖掘不同变量间的交互权重，明确各变量对预测目标的贡献度，提升模型的可解释性与预测精度。

3.2.4 模型训练优化

采用均方误差（MSE）作为回归预测的损失函数，通过Adam优化算法迭代更新模型参数，提升训练收敛速度与稳定性；引入Dropout层（dropout rate = 0.2）和L2正则化抑制模型过拟合；采用早停法（Early Stopping）监控验证集损失变化，当损失连续10个epoch无明显下降时停止训练，确保模型的泛化能力。此外，可引入灰狼优化算法（GWO）、麻雀搜索算法（SSA）等智能优化算法对学习率、卷积核大小、GRU隐藏层维度等关键超参数进行全局寻优，进一步提升模型性能。

四、挑战与改进方向

4.1 现存挑战

1. 计算效率问题：多变量数据维度高，CNN-GRU-Attention模型虽参数量少于CNN-BiLSTM-attention，但处理大规模多变量数据时仍存在计算负担，难以满足部分实时预测场景需求；

2. 数据依赖性：模型性能高度依赖历史数据质量，当多变量数据存在严重噪声、缺失值较多，或极端场景样本稀缺时，泛化能力显著下降；

3. 可解释性局限：尽管Attention机制提升了部分可解释性，但模型整体仍存在“黑箱”特性，变量间复杂的非线性交互关系难以完全量化解释，限制了在关键决策领域的应用。

4.2 改进方向

1. 轻量化模型设计：采用模型剪枝、量化压缩、知识蒸馏等技术降低模型参数量；引入稀疏注意力机制减少计算量，提升实时预测能力；

2. 数据增强与质量提升：结合生成对抗网络（WGAN-GP）生成极端场景下的多变量合成数据，弥补真实样本不足；采用小波变换、经验模态分解等方法对多变量数据去噪，提升数据质量；

3. 可解释性增强：融合梯度加权类激活映射（Grad-CAM）与注意力权重可视化，量化各变量对预测结果的贡献度；引入贝叶斯网络与深度学习模型结合，提升模型决策透明度；

4. 超参数智能优化：引入更高效的智能优化算法（如改进型麻雀搜索算法），实现模型超参数的自适应寻优，进一步提升模型的泛化能力与稳定性。

五、结论

本文提出基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测方法，通过数据预处理与特征筛选提升输入数据质量，利用CNN提取局部关联特征，借助GRU捕捉长程时序依赖，通过Attention机制聚焦关键信息，实现了多变量数据复杂特征的深度挖掘。实验验证表明，该方法相较于传统回归预测模型，预测精度、稳定性与泛化能力显著提升，尤其在数据波动剧烈的复杂场景下表现优异。未来通过轻量化设计、数据增强与可解释性优化，有望为气象预报、电力负荷预测、金融分析等多个领域的多变量回归预测任务提供更高效、可靠的技术支撑，具有广泛的应用前景。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 林靖皓,秦亮曦,苏永秀,等.基于自注意力机制的双向门控循环单元和卷积神经网络的芒果产量预测[J].计算机应用, 2020, 40(S01):5.DOI:10.11772/j.issn.1001-9081.2019091537.

[2] 张光昊,张新燕,王朋凯.基于图卷积神经网络双向门控循环单元及注意力机制的风电功率短期预测模型[J].现代电力, 2025, 42(2):201-208.

[3] 张腾,刘新亮,高彦平.基于卷积神经网络和双向门控循环单元网络注意力机制的情感分析[J].科学技术与工程, 2021, 021(001):269-274.DOI:10.3969/j.issn.1671-1815.2021.01.038.

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