蜣螂算法+四模型对比！DBO-CNN-BiLSTM-Attention系列四模型多变量时序预测

matlab科研助手

于 2025-07-03 21:52:42 发布

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文章标签：算法 cnn 人工智能

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🔥 内容介绍

本文提出基于蜣螂算法（DBO）优化的 DBO-CNN-BiLSTM-Attention 系列模型，用于多变量时间序列预测。将 DBO 算法与卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）以及注意力机制（Attention）深度融合，充分发挥各组件优势。通过与 CNN、BiLSTM、CNN-BiLSTM、CNN-BiLSTM-Attention 四个传统模型进行对比实验，结果表明 DBO-CNN-BiLSTM-Attention 系列模型在均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）和决定系数（R²）等指标上显著优于传统模型，为多变量时序预测提供了更高效、精准的解决方案。

一、引言

多变量时间序列预测在金融、能源、交通等众多领域具有重要应用价值。例如在电力系统中，需综合考虑天气、时间、历史负荷等多变量因素预测电力负荷；在金融市场，要结合多种经济指标预测股票价格走势。然而，多变量时间序列数据往往具有复杂的非线性、长期依赖和局部特征，传统预测模型难以有效捕捉这些特征，导致预测精度不足。近年来，深度学习模型在时序预测中展现出强大能力，但模型参数优化困难、易陷入局部最优等问题依然制约其性能提升。蜣螂算法作为一种新兴的元启发式优化算法，模拟蜣螂滚动粪球等行为进行寻优，为解决深度学习模型参数优化问题提供了新途径。本文将 DBO 算法与 CNN、BiLSTM、Attention 相结合，构建系列预测模型，旨在提高多变量时序预测的准确性和可靠性。

二、算法与模型原理

2.1 蜣螂算法（DBO）

蜣螂算法基于蜣螂在自然界中滚动粪球、寻找合适地点埋藏粪球等行为进行建模。算法中，蜣螂个体的位置代表优化问题的潜在解，通过模拟蜣螂在不同环境下的运动、合作与竞争行为，在搜索空间中不断调整位置，以寻找最优解。其核心操作包括位置更新、粪球搬运和巢穴选择等，能够在复杂的解空间中进行高效全局搜索，有效避免陷入局部最优，适用于优化深度学习模型的复杂参数。

2.2 CNN、BiLSTM 与 Attention 机制

卷积神经网络（CNN）：CNN 的卷积层可自动提取多变量时间序列数据中的局部特征，通过不同大小的卷积核捕捉数据的多种局部模式；池化层则降低数据维度，减少计算量的同时保留关键特征，适合挖掘多变量数据在局部时间窗口内的特征信息。

双向长短期记忆网络（BiLSTM）：BiLSTM 是长短期记忆网络（LSTM）的改进版本，通过前向和后向两个方向的 LSTM 单元，能够同时利用过去和未来的时间序列信息，有效捕捉数据的长期依赖关系，弥补了传统 LSTM 只能利用过去信息的不足，在处理多变量时序数据的长期趋势方面具有显著优势。

注意力机制（Attention）：注意力机制模拟人类注意力分配的特点，使模型能够自适应地聚焦于输入数据中对预测结果更重要的部分。在多变量时序预测中，可根据不同变量在不同时刻对预测目标的贡献程度，动态调整权重，增强模型对关键信息的捕捉能力。

2.3 DBO-CNN-BiLSTM-Attention 系列模型架构

DBO-CNN-BiLSTM-Attention 系列模型将 DBO 算法融入 CNN-BiLSTM-Attention 架构。首先，多变量时间序列数据输入 CNN 层，进行局部特征提取；提取的特征向量传入 BiLSTM 层，挖掘数据的长期依赖关系；接着，通过 Attention 机制对 BiLSTM 的输出进行加权处理，突出关键特征；在模型训练过程中，DBO 算法根据预测误差对 CNN、BiLSTM 和 Attention 的参数进行优化，通过不断调整卷积核参数、LSTM 单元参数和注意力权重等，使模型达到最优性能状态，实现对多变量时间序列更精准的预测。

三、实验设计与数据处理

3.1 数据来源与预处理

实验选取某地区电力负荷数据作为研究对象，数据包含过去两年的时间戳、温度、湿度、风速以及对应的电力负荷值等多变量信息，共 [X] 条记录。数据预处理阶段，采用线性插值法处理缺失值，使用归一化方法将数据映射到 [0, 1] 区间，消除不同变量间的量纲差异，保证模型训练的稳定性和准确性。