【消融实验】基于WOA-CNN-BiLSTM-Attention 6 模型单变量时序预测一键对比附Matlab代码-优快云博客

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🔥 内容介绍

在单变量时序预测领域（如负荷预测、股价预测、设备振动预测），WOA-CNN-BiLSTM-Attention 模型通过 “鲸鱼优化算法（WOA）超参优化 + 卷积（CNN）局部特征提取 + 双向长短期记忆（BiLSTM）时序依赖捕捉 + 注意力（Attention）权重分配” 的多层级架构，实现高精度预测。但模型各组件的实际贡献度、超参优化的必要性仍需通过消融实验验证 —— 即通过移除或替换模型部分组件，对比不同变体模型的性能差异，明确核心有效模块。本文针对单变量时序预测场景，设计完整消融实验方案，包含 “模型变体构建、一键对比流程、性能指标分析、实验结果可视化” 四大环节，为模型优化与工程落地提供数据支撑。

一、消融实验核心逻辑与模型变体设计

消融实验的核心是 “控制变量法”：保持数据集、训练参数、评价指标一致，仅改变模型组件，通过对比性能差异定位关键模块。首先需明确 WOA-CNN-BiLSTM-Attention 的完整架构，再基于此设计 5 种模型变体，覆盖 “超参优化、特征提取、时序建模、注意力机制” 四大核心组件的消融验证。

1. 原始模型（WOA-CNN-BiLSTM-Attention）架构

原始模型的四层核心功能与实现逻辑如下，各组件协同完成单变量时序预测：

组件层级	核心功能	实现细节
1. WOA 超参优化层	优化模型关键超参（如 CNN 滤波器数、BiLSTM 单元数）	通过 WOA 算法的 “包围捕食 - 气泡网攻击” 机制，搜索超参空间中的最优组合，避免人工调参的主观性
2. CNN 特征提取层	捕捉单变量时序的局部关联特征（如短期波动模式）	采用 2 层卷积层，卷积核大小 3×1（适配单变量时序），激活函数 ReLU，通过 MaxPooling 降维
3. BiLSTM 时序层	双向捕捉长周期时序依赖（过去与未来趋势）	2 层 BiLSTM 单元，前向 LSTM 学习历史依赖，后向 LSTM 学习未来依赖，输出维度 64×2
4. Attention 层	为关键时序片段分配高权重（如异常波动点）	采用加性注意力（Additive Attention），计算每个时间步的注意力权重，强化有效特征贡献

2. 消融实验模型变体设计

基于 “逐一消融核心组件” 的原则，设计 5 种模型变体，确保每个变体仅差异一个组件，具体如下：

模型编号	模型名称	消融组件	核心差异（与原始模型对比）
M0（原始）	WOA-CNN-BiLSTM-Attention	无（完整模型）	包含 WOA 超参优化、CNN、BiLSTM、Attention 四层组件
M1	CNN-BiLSTM-Attention	WOA 超参优化层	移除 WOA，采用人工经验设置超参（如 CNN 滤波器数 32、BiLSTM 单元数 64）
M2	WOA-BiLSTM-Attention	CNN 特征提取层	移除 CNN，单变量时序数据直接输入 BiLSTM 层，仅依赖时序建模捕捉特征
M3	WOA-CNN-LSTM-Attention	BiLSTM 的 “双向” 特性	将 BiLSTM 替换为单向 LSTM，仅捕捉过去时序依赖，无法利用未来趋势信息（时序预测中需用滑动窗口避免信息泄露）
M4	WOA-CNN-BiLSTM	Attention 层	移除 Attention，BiLSTM 输出直接输入全连接层，所有时序片段权重均等