基于人工大猩猩部队优化CNN-LSTM（GTO-CNN-LSTM）多变量时间序列预测附Matlab代码

matlab科研助手

于 2025-06-22 16:15:43 发布

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🔥 内容介绍

本论文提出一种基于人工大猩猩部队优化（GTO）的 CNN-LSTM 多变量时间序列预测模型（GTO-CNN-LSTM）。通过引入人工大猩猩部队优化算法对 CNN-LSTM 模型的超参数进行优化，有效解决了传统 CNN-LSTM 模型因超参数设置不当导致的预测精度低、泛化能力弱等问题。在模型构建过程中，利用 CNN 提取多变量时间序列的空间特征，LSTM 捕捉时间序列的长期依赖关系，结合 GTO 算法实现模型性能的提升。通过在多个公开数据集上进行实验，并与传统预测模型对比，结果表明 GTO-CNN-LSTM 模型在均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等指标上具有更优表现，能够更准确地实现多变量时间序列预测，为多变量时间序列分析提供了新的有效方法。

关键词

人工大猩猩部队优化算法；CNN-LSTM；多变量时间序列预测；超参数优化；深度学习

一、引言

多变量时间序列广泛存在于金融市场、气象预报、工业生产等领域，对其进行准确预测有助于实现风险预警、资源合理调配和生产优化控制等。传统的时间序列预测方法如自回归移动平均模型（ARIMA）、灰色预测模型等，在处理线性、单变量时间序列时具有一定效果，但面对多变量、非线性、复杂依赖关系的时间序列时，预测精度往往难以满足需求。

深度学习模型在时间序列预测领域展现出强大优势，其中卷积神经网络（CNN）能够有效提取数据的空间特征，长短期记忆网络（LSTM）擅长捕捉时间序列的长期依赖关系，将二者结合形成的 CNN-LSTM 模型在多变量时间序列预测中得到了广泛应用。然而，CNN-LSTM 模型的性能高度依赖超参数设置，如学习率、卷积核数量、LSTM 隐藏单元数量等，传统的经验设置或网格搜索等超参数调整方法效率低且难以找到最优解。人工大猩猩部队优化算法（GTO）是一种受大猩猩群体行为启发的智能优化算法，具有全局搜索能力强、收敛速度快等特点，将其应用于优化 CNN-LSTM 模型的超参数，有望提升模型的预测性能。

二、相关算法原理

（一）人工大猩猩部队优化算法（GTO）

GTO 算法模拟大猩猩群体在自然环境中的觅食、竞争和领导行为。在算法中，将问题的解空间视为大猩猩的活动区域，每个解对应一只大猩猩。算法主要步骤如下：

初始化种群：在解空间中随机生成一定数量的大猩猩个体，组成初始种群，每个个体的位置代表一组超参数值。

计算适应度：根据目标函数（如多变量时间序列预测的均方误差）计算每个大猩猩个体的适应度值，适应度值反映该组超参数下模型的预测性能，值越小表示预测性能越好。

领导选择：根据适应度值选择适应度最优的个体作为领导者，其他个体为追随者。

觅食行为：追随者大猩猩根据领导者的位置和自身位置，通过特定的数学公式更新自己的位置，模拟在领导者引导下寻找食物（更优解）的过程。在更新过程中，考虑了探索和开发能力的平衡，避免陷入局部最优。

竞争行为：追随者之间可能会发生竞争，通过竞争机制，适应度较差的追随者有机会更新自己的位置，向更优解靠近，增强了种群的多样性。

更新种群：重复上述觅食和竞争行为，不断更新大猩猩种群的位置和适应度值，直到满足终止条件（如达到最大迭代次数或适应度值收敛）。

（二）CNN-LSTM 模型

卷积神经网络（CNN）：CNN 由卷积层、池化层和全连接层组成。在多变量时间序列预测中，卷积层通过卷积核对输入数据进行卷积操作，提取数据的局部特征和空间特征。池化层对卷积层输出进行下采样，减少数据维度，降低计算量的同时保留主要特征。全连接层将池化层输出的特征进行整合，为后续处理做准备。

长短期记忆网络（LSTM）：LSTM 是一种特殊的循环神经网络（RNN），通过引入门控机制解决了传统 RNN 存在的梯度消失和梯度爆炸问题，能够有效捕捉时间序列的长期依赖关系。LSTM 单元包含输入门、遗忘门和输出门，通过控制门的开关，选择性地记忆和更新信息。

CNN-LSTM 结合：将 CNN 提取的特征作为 LSTM 的输入，先利用 CNN 对多变量时间序列进行特征提取，再通过 LSTM 对提取的特征进行时间序列分析，实现对多变量时间序列的有效建模和预测。

三、GTO-CNN-LSTM 多变量时间序列预测模型构建

（一）超参数定义

确定需要优化的 CNN-LSTM 模型超参数，包括 CNN 的卷积核数量、卷积核大小、池化层大小，LSTM 的隐藏单元数量、学习率、训练轮数等。这些超参数直接影响模型的结构和训练过程，进而决定模型的预测性能。

（二）适应度函数设计

（三）模型训练与优化流程

初始化 GTO 种群：按照超参数的取值范围，随机生成初始大猩猩种群，每个个体对应一组 CNN-LSTM 模型的超参数。

构建 CNN-LSTM 模型：根据每个大猩猩个体的超参数，构建相应的 CNN-LSTM 模型。

训练与评估模型：使用训练数据集对构建好的 CNN-LSTM 模型进行训练，并在验证数据集上计算适应度值（MSE）。

执行 GTO 算法：根据适应度值，执行 GTO 算法的领导选择、觅食行为和竞争行为，更新大猩猩种群的位置，即更新超参数组合。

重复优化：重复步骤 2 - 4，不断优化 CNN-LSTM 模型的超参数，直到满足 GTO 算法的终止条件。

确定最优模型：选择适应度值最优的超参数组合，构建最终的 GTO-CNN-LSTM 模型，并使用测试数据集进行预测性能评估。

四、结论

本文提出的基于人工大猩猩部队优化的 CNN-LSTM 多变量时间序列预测模型（GTO-CNN-LSTM），通过 GTO 算法优化 CNN-LSTM 模型的超参数，有效提升了模型的预测性能。实验结果表明，该模型在多个公开数据集上的预测精度优于传统模型和未优化的 CNN-LSTM 模型。未来研究可以进一步探索 GTO 算法与其他深度学习模型的结合，拓展其在更多领域时间序列预测中的应用，同时优化 GTO 算法本身，提高算法的优化效率和性能。