基于冠豪猪算法优化时间卷积网络(CPO-TCN)的数据多变量时序预测附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在工业生产、能源调度、金融市场等领域，多变量时序数据蕴含着复杂的动态关联与潜在规律，精准预测这类数据对决策优化至关重要。传统时间卷积网络（TCN）虽在时序建模中表现出色，但网络超参数（如卷积核大小、通道数、 dropout 率等）的选择依赖经验试错，易导致模型陷入局部最优，影响预测精度。2025 年，受冠豪猪 “防御 - 觅食” 行为启发的冠豪猪优化算法（CPO）凭借强全局搜索能力，为 TCN 超参数优化提供了新方案。本文将详细拆解 CPO-TCN 模型的构建逻辑、优化过程及在多变量时序预测场景中的应用。

一、核心技术基础：CPO 算法与 TCN 网络的特性解析

要理解 CPO-TCN 模型的优势，需先明确 CPO 算法的优化能力与 TCN 网络的时序建模优势，为二者融合奠定理论基础。

1. 冠豪猪优化算法（CPO）：源于生物行为的高效优化工具

冠豪猪在自然界中展现出 “防御时棘刺威慑、觅食时精准探索” 的独特行为，CPO 算法正是模拟这一特性设计的新型群智能优化算法，核心机制包括：

• 棘刺防御机制（全局搜索）：当冠豪猪感知到危险（算法搜索陷入局部最优）时，会竖起棘刺扩大活动范围。对应到算法中，通过计算个体与当前最优解的 “距离差”，若差值超过阈值，则以较大步长随机更新个体位置，避免种群过早收敛。例如，在超参数优化中，若某组超参数对应的模型误差连续多代无下降，CPO 会触发棘刺机制，重新生成大范围的超参数组合，探索新的搜索空间。

• 精准觅食机制（局部开发）：冠豪猪觅食时会根据食物气味（目标函数梯度）精准定位。算法中，当个体靠近最优解区域时，会缩小步长，基于当前最优解的邻域进行精细化搜索。例如，当找到一组较优超参数后，CPO 会在该超参数的小范围内微调（如卷积核大小 ±1、通道数 ±8），进一步提升模型性能。

• 种群协作更新：CPO 算法将种群分为 “防御组” 与 “觅食组”，防御组负责全局探索，觅食组负责局部开发，两组定期交换最优信息。这种分工机制平衡了搜索广度与精度，比传统粒子群优化（PSO）、遗传算法（GA）的收敛效率更高。

2. 时间卷积网络（TCN）：适配多变量时序的建模利器

TCN 基于卷积神经网络（CNN）改进，通过 “因果卷积 + 膨胀卷积” 结构，解决了传统 CNN 无法处理时序数据前后依赖、RNN 模型训练效率低的问题，尤其适合多变量时序预测，核心优势包括：

• 因果卷积：确保模型仅利用历史数据预测未来（如预测 t 时刻数据时，仅使用 t-1、t-2… 时刻的输入），避免未来信息泄露，符合时序预测的逻辑需求。

• 膨胀卷积：通过在卷积核中引入 “膨胀率”，在不增加计算量的前提下扩大感受野。例如，膨胀率为 2 的 3×1 卷积核，实际感受野相当于 5×1，能捕捉多变量时序数据中长周期的关联（如电力负荷与温度、节假日的跨周关联）。

• 多变量并行处理：TCN 的输入层可直接接收多变量时序数据（如工业设备的温度、压力、转速等多个监测指标），通过多通道卷积同时学习各变量的时序特征与变量间的交互特征，无需像 RNN 那样逐变量处理，训练效率提升 30% 以上。

二、CPO-TCN 模型构建：超参数优化与网络结构设计

CPO-TCN 模型的核心是通过 CPO 算法优化 TCN 的关键超参数，再用优化后的 TCN 进行多变量时序预测。需明确 “优化目标 - 超参数空间 - 模型结构” 三要素，确保优化过程针对性强、可落地。

1. 确定优化目标与评价指标

多变量时序预测的核心目标是降低预测误差，因此将模型的均方根误差（RMSE） 作为 CPO 算法的适应度函数（即优化目标），RMSE 越小，适应度值越高。同时，为避免模型过拟合，引入验证集 R²（决定系数） 作为辅助评价指标，确保模型在 unseen 数据上的泛化能力。

2. 定义 CPO 优化的 TCN 超参数空间

TCN 的超参数对模型性能影响显著，结合多变量时序预测场景（如工业设备故障预警、电力负荷预测），筛选出 6 个核心超参数作为 CPO 的优化变量，明确每个变量的取值范围：

超参数类型	变量名称	取值范围	作用说明
卷积层参数	卷积核大小	[3, 5, 7, 9]（奇数）	控制单次卷积捕捉的时序窗口长度，奇数便于对齐
卷积层参数	卷积通道数	[32, 64, 96, 128]	决定每层学习的特征维度，通道数越多特征越丰富
卷积层参数	膨胀率序列	[(1,2,4), (1,3,5), (2,4,8)]	控制感受野大小，序列长度对应卷积层数
正则化参数	Dropout 率	[0.1, 0.2, 0.3, 0.4]	防止过拟合，随机丢弃部分神经元
训练参数	学习率	[0.001, 0.005, 0.01, 0.05]	控制参数更新步长，过小收敛慢、过大易震荡
网络结构参数	残差连接层数	[2, 3, 4]	缓解深层网络梯度消失，层数越多模型越深

3. CPO-TCN 网络整体结构

优化后的 CPO-TCN 模型采用 “输入层 - 卷积块（含残差连接）- 全局池化层 - 全连接层 - 输出层” 的结构，适配多变量时序预测：

• 输入层：接收维度为 [样本数，时间步长，变量数] 的多变量时序数据。例如，预测未来 24 小时电力负荷，输入为过去 72 小时的 “负荷 + 温度 + 湿度 + 节假日”4 个变量，输入维度为 [N, 72, 4]（N 为样本数）。

• 卷积块：由 CPO 优化的 “卷积层 + BN 层 + ReLU 激活 + Dropout” 组成，每个卷积块后添加残差连接（当输入输出维度不一致时，通过 1×1 卷积调整维度）。例如，优化后的参数为 “卷积核 5、通道数 64、膨胀率 (1,2,4)”，则卷积块会分 3 层逐步扩大感受野。

• 全局池化层：对卷积块输出的特征图进行全局平均池化，将 [N, T, C]（T 为时间维度，C 为通道数）的特征压缩为 [N, C]，保留全局时序特征的同时减少参数。

• 全连接层：将池化后的特征映射到预测维度，例如预测未来 24 小时负荷，全连接层输出维度为 [N, 24]。

• 输出层：采用线性激活函数（适用于回归任务），输出最终的多变量时序预测结果

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function Positions = initialization(SearchAgents_no, dim, ub, lb)

%%  初始化

%%  待优化参数个数

Boundary_no = size(ub, 2); 

%%  若待优化参数个数为1

if Boundary_no == 1

    Positions = rand(SearchAgents_no, dim) .* (ub - lb) + lb;

end

%%  如果存在多个输入边界个数

if Boundary_no > 1

    for i = 1 : dim

        ub_i = ub(i);

        lb_i = lb(i);

        Positions(:, i) = rand(SearchAgents_no, 1) .* (ub_i - lb_i) + lb_i;

    end

end

🔗 参考文献

[1] 韦权.基于多元优化ELM和误差修正的风电功率短期预测研究[D].昆明理工大学,2023.

[2] 张蕾,窦宏恩,王天智,等.基于集成时域卷积神经网络模型的水驱油田单井产量预测方法[J].石油勘探与开发, 2022(005):049.DOI:10.11698/PED.20210825.

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2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

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