基于CNN-BiLSTM多变量多步时序预测(多输入单输出) 卷积神经网络结合双向长短期网络多变量多步时序预测附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在多变量时序预测领域，多步预测（如通过气象、负荷等多变量预测未来 24 小时的光伏功率）需同时处理变量间的空间关联与跨时间步的时序依赖。卷积神经网络（CNN）擅长提取局部空间特征，双向长短期记忆网络（BiLSTM）能捕捉时序数据的双向依赖关系，二者融合可充分挖掘多变量数据的复杂特征。本文构建 CNN-BiLSTM 模型，实现多输入单输出的多步时序预测，为能源调度、气象预警等场景提供技术支持。

多变量数据预处理与特征工程

CNN-BiLSTM 模型架构设计

模型整体结构

模型采用 “特征提取 - 时序建模 - 多步输出” 三级架构，兼顾空间特征与时序依赖：

1. CNN 特征提取层

• 包含 2 个卷积块：第 1 卷积块采用 3×3 卷积核（数量 64），步长 1，提取局部空间特征（如相邻 3 个时间步的光照与温度关联）；第 2 卷积块采用 2×2 卷积核（数量 128），步长 1，深化特征抽象。

• 每个卷积块后接批归一化和ReLU 激活函数，并通过最大池化（2×1 窗口）压缩时序维度（48→24），输出特征图维度为 24×128。

1. BiLSTM 时序建模层

• 由 1 层 BiLSTM 单元组成，隐藏层神经元数量 128，前向 LSTM 捕捉从过去到未来的时序依赖（如上午光照对中午功率的影响），后向 LSTM 捕捉从未来到过去的反向依赖（如傍晚功率对下午趋势的反馈）。

• 采用Dropout 层（ dropout 率 0.2）抑制过拟合，输出维度为 24×256（双向特征拼接）。

1. 多步输出层

• 采用时间分布全连接层（TimeDistributed Dense），对 BiLSTM 输出的每个时间步单独建模，通过 1×1 卷积核将 256 维特征映射至 1 维输出，最终得到 24 步预测结果（未来 24 个 15 分钟的光伏功率）。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

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🌈 路径规划方面

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🌈 无人机应用方面

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