Matlab实现CNN-LSTM时间序列预测未来

Matlab实现CNN-LSTM时间序列预测

原创于 2025-06-23 10:13:25 发布 · 716 阅读

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🔥 内容介绍

一、引言

时间序列预测作为机器学习和数据科学领域的重要研究方向，旨在依据历史数据预测未来趋势。在众多实际应用场景中，如金融市场的股票价格走势预测、能源领域的电力负荷预测、工业生产中的设备故障预警以及气象学里的天气预测等，准确的时间序列预测能够辅助决策制定、优化资源分配、降低风险并提升系统的稳定性与效率。然而，传统时间序列预测方法在面对复杂、非线性且具有长期依赖关系的数据时，预测精度往往难以满足需求。深度学习技术的兴起为时间序列预测带来了新的契机，其中 CNN - LSTM 模型结合了卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的优势，在时间序列预测任务中展现出了卓越的性能。

二、CNN 与 LSTM 原理基础

（一）卷积神经网络（CNN）原理

CNN 最初在图像识别领域取得了巨大成功，其结构主要由卷积层、池化层和全连接层组成。在处理时间序列数据时，卷积层发挥着关键的局部特征提取作用。通过设计不同大小和权重的卷积核，卷积层对时间序列数据进行滑动卷积操作。例如，对于一个长度为

的时间序列

{x1,x2,⋯,xT}

，卷积核

与时间序列的局部片段进行点积运算，生成新的特征映射。这种局部感知机制使得 CNN 能够有效地捕捉时间序列中的短期模式和局部依赖关系，如在金融时间序列中，能够敏锐地识别短期内价格的波动特征。池化层则对卷积层输出的特征图进行下采样，常见的池化方式有最大池化和平均池化。以最大池化为例，它在局部区域内选取最大值作为输出，这样不仅可以降低数据维度，减少计算量，还能在一定程度上提高模型的鲁棒性，避免过拟合，同时保留关键的特征信息。

（二）长短期记忆网络（LSTM）原理

LSTM 是一种特殊的循环神经网络（RNN），专门为解决传统 RNN 在处理长序列数据时面临的梯度消失和梯度爆炸问题而设计。其核心结构包括输入门、遗忘门、输出门和记忆单元。遗忘门决定了从记忆单元中保留或丢弃哪些信息，通过一个 sigmoid 函数输出一个介于 0 和 1 之间的值，1 表示完全保留，0 表示完全丢弃。输入门控制新信息进入记忆单元的程度，同样通过 sigmoid 函数和 tanh 函数协同工作，tanh 函数生成可能被添加到记忆单元的新候选值，sigmoid 函数决定这些候选值的添加比例。输出门则根据记忆单元的状态和当前输入，确定最终输出给下一个时间步的信息。这种独特的门控机制使得 LSTM 能够有效地捕捉时间序列中的长期依赖关系，例如在预测电力负荷时，能够记住不同季节、不同工作日类型等长期因素对负荷的影响，从而准确预测未来时刻的电力需求。

三、CNN - LSTM 时间序列预测模型构建

（一）数据预处理

数据收集与清洗：收集目标时间序列的历史数据，例如在股票价格预测中，收集股票的每日开盘价、收盘价、最高价、最低价及成交量等数据。对收集到的数据进行清洗，去除数据中的异常值、缺失值。对于异常值，可以通过设定合理的数据范围或使用统计方法（如 3σ 原则）进行识别和修正；对于缺失值，可采用插值法（如线性插值、多项式插值）或基于模型的方法（如 K 近邻算法）进行填充。

（二）模型搭建

CNN 层设计：在模型的前端设置多个卷积层。卷积层的数量、卷积核的大小和数量可根据数据特点和实验效果进行调整。例如，可先设置 3 个卷积层，第一层卷积核大小为 (3, 1)，表示在时间维度上滑动窗口为 3，通道维度为 1（若为单变量时间序列），卷积核数量设为 32；第二层卷积核大小为 (3, 32)，数量设为 64，第三层卷积核大小为 (3, 64)，数量设为 128 。通过多层卷积操作，逐步提取时间序列数据中的不同层次的局部特征。