Transformer-BiGRU、Transformer、CNN-BiGRU、BiGRU、CNN五模型回归预测对比，Matlab代码实现

原创于 2025-10-17 22:06:20 发布 · 900 阅读

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#transformer #cnn #回归

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🔥 内容介绍

一、引言：回归预测模型的选型需求与核心对比维度

在工业参数预测（如设备温度趋势）、环境监测（如 PM2.5 浓度变化）、能源调度（如电力负荷波动）等回归场景中，模型的 “时序捕捉能力”“局部特征提取效率”“长周期依赖建模精度” 直接决定预测效果。当前主流的深度学习回归模型中，CNN 擅长局部特征提取，BiGRU 专注双向时序依赖，Transformer 依靠自注意力突破长时序限制，而 Transformer-BiGRU、CNN-BiGRU 等组合模型则试图融合多模型优势。

本文以 “逐小时电力负荷回归预测” 为统一实验场景，从模型结构原理、核心优势与局限、预测性能指标（精度 / 效率 / 稳定性）、适用场景四大维度，对 Transformer-BiGRU、Transformer、CNN-BiGRU、BiGRU、CNN 五模型进行全方位对比，为不同回归需求下的模型选型提供科学依据。

二、五模型核心结构与回归适配性解析

2.1 基础模型：CNN 与 BiGRU 的特性差异

（1）CNN（卷积神经网络）：局部特征的 “精准筛选器”

核心结构：以 1D 卷积层（用于时序数据）为核心，通过卷积核滑动窗口提取局部关联特征（如电力负荷数据中 “连续 3 小时的负荷波动段”），配合池化层（最大 / 平均池化）压缩维度、过滤噪声，最终通过全连接层输出回归结果。

回归适配性：擅长捕捉时序数据中的 “局部突变特征”（如负荷峰值前的快速上升段），但无法建模长周期时序依赖（如跨周的负荷周期性规律），仅适用于短期、局部特征主导的回归场景（如未来 1 小时负荷预测）。

（2）BiGRU（双向门控循环单元）：双向时序的 “依赖捕捉器”

核心结构：由正向 GRU（从时序起点到终点）和反向 GRU（从时序终点到起点）并行组成，通过门控机制（重置门、更新门）动态保留 / 遗忘双向时序信息（如参考 “前 72 小时 + 后 24 小时” 负荷数据预测中间时段趋势），输出双向特征拼接后的回归结果。

回归适配性：解决了传统 RNN “梯度消失” 问题，能有效建模中短期双向时序依赖（如未来 24 小时负荷预测），但对局部特征的敏感度低于 CNN，且在长时序（如未来 7 天负荷）场景中，双向信息融合易出现 “信息冗余”，导致预测精度下降。

2.2 组合模型：CNN-BiGRU 的 “局部 - 时序” 融合逻辑

核心结构：采用 “CNN 前端 + BiGRU 后端” 的串联架构 —— 先通过 CNN 提取时序数据中的局部关键特征（如负荷曲线中的异常波动段），剔除噪声干扰；再将局部特征输入 BiGRU，建模双向时序依赖（如异常波动段在跨天周期中的出现规律），最终通过全连接层输出回归值。

回归适配性：融合了 CNN 的局部特征提取优势与 BiGRU 的双向时序建模能力，弥补了单一 CNN “长时序弱”、单一 BiGRU “局部特征钝” 的缺陷，适用于 “局部突变 + 中短期时序” 双重特征主导的回归场景（如未来 48 小时电力负荷预测，需同时关注日内负荷峰值局部特征与跨日负荷波动规律）。

2.3 先进模型：Transformer 与 Transformer-BiGRU 的长时序突破

（1）Transformer：自注意力驱动的 “长时序建模器”

核心结构：以自注意力机制（Self-Attention）为核心，通过计算每个时间步与其他所有时间步的关联权重（如某时刻负荷与过去 7 天同时刻负荷的关联度），捕捉长周期时序依赖；配合位置编码（Positional Encoding）补充时序顺序信息，通过编码器 - 解码器结构输出回归结果（时序回归中常用编码器 - only 结构）。

回归适配性：突破了循环神经网络（如 BiGRU）的 “时序串行处理” 限制，可并行计算长时序关联，在长周期回归场景（如未来 7 天负荷预测）中表现突出，但对局部特征的捕捉能力弱于 CNN，且模型参数规模大（自注意力计算复杂度高），训练成本高。

（2）Transformer-BiGRU：长时序与双向依赖的 “协同增强器”

核心结构：采用 “Transformer 前端 + BiGRU 后端” 的融合架构 —— 先通过 Transformer 的自注意力机制捕捉长周期时序依赖（如跨周的负荷周期性规律），再将长时序特征输入 BiGRU，强化双向中短期时序关联（如日内负荷峰值与谷值的双向影响），最后通过全连接层输出回归结果。

回归适配性：结合了 Transformer 的长时序建模优势与 BiGRU 的双向中短期依赖捕捉能力，解决了单一 Transformer “中短期细节丢失”、单一 BiGRU “长时序突破难” 的问题，适用于 “长周期规律 + 中短期波动” 并存的复杂回归场景（如未来 72 小时电力负荷预测，需兼顾跨周用电模式与日内负荷突变）。