【消融实验】基于WOA-CNN-LSTM-Attention 6 模型多变量时序预测一键对比(多输出单输出)附matlab代码

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🔥 内容介绍

一、实验设计基础：模型架构与消融逻辑

1.1 WOA-CNN-LSTM-Attention 6 模型核心架构

WOA-CNN-LSTM-Attention 6 模型是针对多变量时序预测（如气象数据、工业传感器数据）设计的融合模型，核心由四部分构成，各模块功能与作用如下：

• WOA（鲸鱼优化算法）：优化 CNN 与 LSTM 的超参数（如 CNN 卷积核数量、LSTM 隐藏层神经元数、学习率），解决手动调参导致的参数冗余或性能不足问题，提升模型收敛速度与预测精度；

• CNN（卷积神经网络）：提取多变量时序数据中的局部空间特征（如传感器数据的局部波动模式、气象数据的短期关联特征），通过 2 层卷积 + 1 层池化实现特征降维与关键信息聚焦；

• LSTM（长短期记忆网络）：捕捉时序数据的长程依赖关系（如多变量间的滞后关联），采用 6 个并行 LSTM 单元（对应 “Attention 6”）处理不同变量的时序特征，适配多变量输入场景；

• Attention 机制：对 LSTM 输出的时序特征进行权重分配，强化关键时刻特征对预测结果的贡献（如异常数据点、趋势转折点），削弱噪声干扰。

1.2 消融实验设计逻辑

消融实验通过 “逐步移除模型核心模块” 或 “切换输出模式”，验证各模块的必要性与不同输出模式的性能差异，实验设置 5 组对比模型，具体如下：

模型编号	模型名称	核心模块组成	输出模式	消融目标
M1	基础 CNN-LSTM-Attention 6	CNN+LSTM+Attention 6（无 WOA 优化）	多输出	验证 WOA 超参数优化的作用
M2	WOA-LSTM-Attention 6	WOA+LSTM+Attention 6（无 CNN 特征提取）	多输出	验证 CNN 局部特征提取的作用
M3	WOA-CNN-Attention 6	WOA+CNN+Attention 6（无 LSTM 时序建模）	多输出	验证 LSTM 长程依赖捕捉的作用
M4	WOA-CNN-LSTM 6	WOA+CNN+LSTM 6（无 Attention 机制）	多输出	验证 Attention 权重分配的作用
M5	WOA-CNN-LSTM-Attention 6	WOA+CNN+LSTM+Attention 6	单输出	对比多输出与单输出模式差异
M0（基准）	WOA-CNN-LSTM-Attention 6	WOA+CNN+LSTM+Attention 6	多输出	完整模型，作为性能基准

1.3 实验核心参数与 “一键对比” 实现

1.3.1 关键实验参数

• 数据类型：选取工业窑炉多变量时序数据（输入变量：温度、压力、流量、氧气浓度、燃料消耗、风机转速，共 6 个变量；输出变量：产品合格率、能耗，对应多输出模式；单输出模式仅输出产品合格率），数据量 10000 条，按 7:2:1 划分为训练集、验证集、测试集；

• 超参数设置：WOA 种群规模 30，迭代次数 50；CNN 卷积核大小 3×1，池化核大小 2×1；LSTM 隐藏层神经元数 64（WOA 优化后）；Attention 头数 6；学习率 0.001（WOA 优化后）；

• 评价指标：均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、决定系数（R²），多输出模式下计算各输出变量的指标均值，单输出模式直接计算对应变量指标。

1.3.2 “一键对比” 实现逻辑

基于 Python+PyTorch 框架搭建实验平台，通过 “参数配置文件 + 自动化脚本” 实现一键运行与结果对比：

1. 配置文件（config.yaml）：定义模型类型、数据路径、超参数范围、评价指标权重；

1. 自动化脚本（ablation_run.py）：

• 数据加载与预处理（标准化、时序滑窗划分）；

• 模型自动初始化（根据配置文件生成 5 组对比模型）；

• 训练与验证（统一训练轮次 100，早停机制防止过拟合）；

• 结果自动统计（生成指标表格、收敛曲线、预测值 - 真实值对比图）。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1]陈丽.强对抗条件下面向不完全信息的多变量时序分类问题研究[D].国防科技大学,2022.

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2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

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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

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