基于CPO-CNN-LSTM-Attention、CNN-LSTM-Attention、CPO-CNN-LSTM、CNN-LSTM、四模型多变量时序预测一键对比matlab代码

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🔥 内容介绍

在能源负荷、交通流量、环境监测等领域，多变量时序预测的精度直接影响决策效率。近年来，融合深度学习与优化算法的混合模型成为研究热点，其中 CPO-CNN-LSTM-Attention、CNN-LSTM-Attention、CPO-CNN-LSTM、CNN-LSTM 四种模型因在特征提取与时序建模上的优势备受关注。本文构建 “一键对比” 框架，从预测精度、计算效率、稳定性三个维度系统评估四模型的性能，为不同场景下的模型选择提供量化依据。

一、四模型核心原理与结构差异

1.1 基础模型：CNN-LSTM

CNN-LSTM 是卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）的经典融合，核心是 “局部特征提取 + 时序依赖建模”：

• CNN 模块：通过卷积层（如 3×3 卷积核）提取多变量数据的局部空间特征（如 “温度 × 湿度” 的协同模式），池化层降低维度并保留关键信息；

• LSTM 模块：接收 CNN 输出的特征序列，通过门控机制捕捉长短期时序依赖（如连续 7 天的电力负荷趋势）；

• 输出层：全连接层将 LSTM 的隐藏状态映射为预测值（如未来 1 小时的光伏出力）。

该模型适用于含局部波动与长期趋势的数据，但对全局重要特征（如节假日对负荷的影响）的关注度不足。

1.2 增强模型：CNN-LSTM-Attention

在 CNN-LSTM 基础上引入注意力机制（Attention），解决全局特征关注度问题：

• 注意力机制：计算 LSTM 输出序列中每个时间步的权重（重要性），对关键时刻（如用电高峰时段）的特征赋予更高权重；

• 优势：在多变量强关联场景（如交通流量受天气、时段、事件共同影响）中，能精准定位影响预测的核心特征，比 CNN-LSTM 精度提升 5%-10%。

1.3 优化增强模型：CPO-CNN-LSTM

引入约束优化算法（CPO，Constrained Policy Optimization）对 CNN-LSTM 进行参数优化：

• CPO 作用：通过强化学习动态调整 CNN 的卷积核数量、LSTM 的隐藏层节点数等超参数，在满足预测误差约束（如≤5%）的前提下，最小化模型复杂度；

• 优势：解决手动调参的耗时问题，在小样本数据（如少于 1000 条）中表现优于未优化的 CNN-LSTM，泛化误差降低 15%。

1.4 全栈增强模型：CPO-CNN-LSTM-Attention

融合 CPO 优化与注意力机制，实现 “特征提取 - 时序建模 - 全局关注 - 参数优化” 全流程增强：

• 结构设计：CNN 提取特征→LSTM 建模时序→Attention 聚焦关键特征→CPO 优化超参数与注意力权重；

• 核心创新：CPO 不仅优化网络参数，还动态调整注意力机制的温度系数（控制权重分布的陡峭程度），使模型在复杂场景中自适应聚焦关键变量。

⛳️ 运行结果

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🔗 参考文献

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

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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

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

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🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

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🌈 元胞自动机方面

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