冠豪猪优化长短期记忆神经网络CPO-LSTM多变量时间序列预测Matlab代码

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🔥 内容介绍

在多变量时间序列预测领域，如新能源功率预测、经济指标预测、交通流量预测等场景中，预测目标往往受多个动态变量的耦合影响（如光伏功率受辐照度、温度、风速等多变量时序变化影响）。传统 LSTM 模型虽能捕捉时序依赖，但初始权重、学习率等关键参数多依赖人工经验设置，易导致模型收敛慢、陷入局部最优，难以充分挖掘多变量间的复杂关联。而冠豪猪优化算法（CPO） 凭借其强全局搜索能力和快速收敛特性，可自适应优化 LSTM 的核心参数，形成CPO-LSTM 组合模型，显著提升多变量时间序列预测的精度与稳定性。本文将从算法原理、优化逻辑、实战实现到结果验证，全方位讲解 CPO-LSTM 的应用方法。

一、多变量时间序列预测的痛点与 CPO-LSTM 融合逻辑

多变量时间序列预测的核心挑战集中在 3 个方面：

1. 参数优化困境：LSTM 模型包含遗忘门、输入门、输出门的权重矩阵及学习率等大量参数，人工调参（如网格搜索、随机搜索）不仅效率低，还易因参数组合不合理导致模型陷入局部最优（如预测值持续偏高或偏低）；

1. 多变量耦合干扰：不同输入变量的时序趋势、波动幅度差异大（如温度日变化幅度小，风速日变化幅度大），传统 LSTM 难以自适应平衡各变量的贡献度，易受冗余变量干扰；

1. 收敛效率低下：多变量数据维度高、信息密度大，初始参数不合适的 LSTM 模型会出现训练迭代次数多、收敛速度慢的问题，增加计算成本。

而 CPO-LSTM 的融合逻辑，恰好针对性解决这些痛点：

• 冠豪猪优化算法（CPO）：模拟冠豪猪觅食时 “全局探索 - 局部挖掘” 的行为，通过种群初始化、适应度计算、位置更新等步骤，在参数空间中高效搜索最优解，避免陷入局部最优，且收敛速度快于传统优化算法（如粒子群优化 PSO、遗传算法 GA）；

• LSTM 神经网络：负责捕捉多变量时间序列的长短期依赖关系，而 CPO 算法则对 LSTM 的关键参数（如隐藏层神经元数量、学习率、权重初始化值）进行优化，让 LSTM 在训练初期就具备更优的参数配置，提升模型对多变量耦合特征的学习能力，最终输出精准的预测结果。

二、核心算法原理拆解：从 CPO 优化逻辑到 LSTM 时序建模

1. 第一步：冠豪猪优化算法（CPO）的核心机制

CPO 算法灵感来源于冠豪猪在野外觅食时，通过 “大范围游走探索食物（全局搜索）” 和 “小范围挖掘食物（局部开发）” 的协同行为，实现高效寻优。其关键步骤如下：

• 种群初始化：在 LSTM 参数的搜索空间内，随机生成 N 个 “冠豪猪个体”，每个个体对应一组 LSTM 参数组合（如隐藏层神经元数∈[16,128]、学习率∈[0.001,0.1]、权重初始化范围∈[-0.1,0.1]）；

• 适应度函数定义：以 LSTM 模型在验证集上的预测误差（如均方根误差 RMSE）作为适应度值，适应度值越小，代表该参数组合对应的 LSTM 模型性能越优；

• 位置更新策略：

• 全局探索阶段：冠豪猪个体根据种群中最优个体的位置，随机调整自身参数位置，扩大搜索范围，避免遗漏最优参数区域（如当某参数组合的 RMSE 较高时，大幅调整隐藏层神经元数）；

• 局部挖掘阶段：当个体接近最优区域时，减小参数调整幅度，精细优化参数组合（如学习率从 0.05 微调至 0.048），提升寻优精度；

• 迭代终止：当迭代次数达到预设值，或最优适应度值趋于稳定时，输出最优参数组合，用于初始化 LSTM 模型。

CPO 算法优势：相比 PSO 算法易陷入局部最优、GA 算法收敛慢的问题，CPO 通过动态调整探索与挖掘的权重，在全局搜索能力和收敛速度间实现平衡，尤其适合高维度的 LSTM 参数优化。

2. 第二步：CPO 优化 LSTM 的关键逻辑

CPO 对 LSTM 的优化并非覆盖所有参数，而是聚焦对模型性能影响最大的核心参数，优化流程如下：

• 确定优化参数集：筛选 LSTM 的 3 类关键参数作为 CPO 的优化目标：

1. 结构参数：隐藏层神经元数量（直接影响模型拟合能力，过少易欠拟合，过多易过拟合）；

1. 训练参数：学习率（影响模型收敛速度，过小收敛慢，过大易震荡）；

1. 初始化参数：门控权重矩阵的初始值范围（影响模型初始训练方向，不合理会导致梯度消失）；

• 参数编码与解码：将连续型参数（如学习率）和离散型参数（如神经元数量）统一编码为 “冠豪猪个体” 的位置向量，优化后再解码为实际参数值（如将位置向量中的 0.3 解码为隐藏层 64 个神经元）；

• LSTM 模型训练与适应度计算：对每个 “冠豪猪个体” 对应的参数组合，初始化并训练 LSTM 模型，计算验证集 RMSE 作为适应度值，反馈给 CPO 算法用于后续迭代；

• 最优参数应用：CPO 迭代完成后，将最优参数组合代入 LSTM，构建最终的 CPO-LSTM 预测模型，用于多变量时间序列预测。

3. 第三步：CPO-LSTM 的多变量时序建模逻辑

在多变量时间序列场景中（如以辐照度、温度、风速为输入，光伏功率为输出），CPO-LSTM 的建模逻辑如下：

• 多变量数据格式化：将多变量时序数据转换为 “样本数 × 时间步长 × 特征数” 的三维格式（如用前 7 天的 3 个输入变量预测第 8 天的光伏功率，数据维度为 “350×7×3”）；

• 最优参数初始化 LSTM：用 CPO 输出的最优参数（如隐藏层 64 个神经元、学习率 0.03）初始化 LSTM 的隐藏层、学习率及权重矩阵；

• 多变量特征学习：LSTM 通过门控机制，在 CPO 优化的参数配置下，高效捕捉多变量的长短期依赖（如辐照度的日间短期波动、季节长期趋势），同时平衡各变量的贡献度；

• 预测输出：通过全连接层

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%  Source codes demo version 1.1

%__________________________________________________________________

%  Chinese pangolin optimizer (CPO)

%  Developed in MATLAB R2021b

%  Zhiqing GUO, Guangwei LIU, Feng JIANG, and Wei LIU

%  Chinese Pangolin Optimizer: A new bio-inspired metaheuristic algorithm

%__________________________________________________________________

function s1 = Levy(dim)

beta = 1.5;

sigma = (gamma(1+beta)*sin(pi*beta/2)/(gamma((1+beta)/2)*beta*2^((beta-1)/2)))^(1/beta);% Eq.(30)

u = randn(1, dim) * sigma;

v = randn(1, dim);

step = u ./ abs(v).^(1/beta);% Eq.(29)

s1=step;

end

🔗 参考文献

[1]邢泽铭,龚家元,陈鸿洋,等.基于冠豪猪优化器-改进双向时间卷积网络-长短期记忆网络和注意力机制的动力锂电池健康状态预测[J].集成技术, 2025(4).

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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

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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

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