蜣螂算法+四模型对比！DBO-CNN-LSTM-Attention系列四模型多变量时序预测附Matlab实现

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🔥 内容介绍

在气象预测、能源负荷估算、经济指标分析等多变量时序预测场景中，数据往往呈现出非线性、强耦合、动态变化的复杂特征，传统预测模型（如 ARIMA、单一神经网络）难以精准捕捉变量间的隐性关联与长期时序依赖，导致预测精度受限。而DBO-CNN-LSTM-Attention 系列模型通过引入蜣螂算法（DBO）优化模型关键参数，融合 CNN 的空间特征提取、LSTM 的时序记忆及 Attention 的关键信息聚焦能力，为多变量时序预测提供了更高效的解决方案。本文将围绕 DBO 算法的优化机制、CNN-LSTM-Attention 模型的核心架构展开，并通过与其他三种经典模型的对比实验，验证 DBO-CNN-LSTM-Attention 模型在多变量时序预测中的优越性。

一、多变量时序预测的挑战与模型优化逻辑

1.1 多变量时序预测的核心难点

多变量时序预测需同时处理多个相互关联的时间序列数据（如预测区域电力负荷时，需考虑温度、湿度、节假日、用电量历史数据等多个变量），其核心挑战体现在以下三方面：

• 变量耦合性强：多个输入变量间存在复杂的非线性关联（如温度升高可能导致空调负荷激增，进而影响整体电力消耗），传统模型难以量化这种动态耦合关系；

• 时序依赖复杂：数据不仅存在短期时序关联（如日内用电负荷的峰谷波动），还包含长期周期性特征（如季节性用电变化），单一模型难以兼顾短期与长期依赖的捕捉；

• 参数敏感性高：深度学习模型（如 CNN、LSTM）的超参数（如卷积核大小、LSTM 单元数量、学习率）对预测结果影响显著，人工调参易陷入局部最优，导致模型性能不稳定。

这些难点使得传统预测模型在多变量场景下难以满足 “高精度、强鲁棒” 的需求，而 DBO-CNN-LSTM-Attention 模型通过 “算法优化 + 多组件融合”，为解决上述问题提供了新思路。

1.2 模型设计与优化的核心逻辑

DBO-CNN-LSTM-Attention 模型的设计围绕 “精准提取特征、优化参数配置、强化预测性能” 三大目标，其核心逻辑可概括为 “三模块协同 + 一算法优化”：

1. 空间特征提取模块（CNN）：对多变量时序数据的局部空间关联特征进行挖掘（如不同变量在同一时间节点的数值分布差异、变量间的局部耦合模式），通过卷积与池化操作过滤噪声，提取关键空间特征向量；

1. 时序依赖捕捉模块（LSTM）：将 CNN 输出的空间特征序列输入 LSTM，利用 LSTM 的输入门、遗忘门、输出门机制，记忆多变量数据的长期时序依赖（如季节性周期、趋势性变化），避免传统 RNN 的梯度消失问题；

1. 关键信息聚焦模块（Attention）：对 LSTM 输出的时序特征序列赋予动态权重，重点关注对预测结果起决定性作用的特征片段（如极端天气下的变量异常波动、节假日前后的负荷突变），提升模型对关键信息的敏感性；

1. 参数优化模块（DBO）：引入蜣螂算法（DBO）对模型超参数（如 CNN 卷积核数量、LSTM 隐藏层单元数、学习率、正则化系数）进行全局寻优，解决人工调参效率低、易陷入局部最优的问题，提升模型稳定性与泛化能力。

这种 “特征提取 - 时序建模 - 信息聚焦 - 参数优化” 的四层架构，让模型既能充分利用多变量数据的空间与时序信息，又能通过智能算法优化参数配置，为多变量时序预测提供更可靠的技术支撑。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1]应润宇,王玉林.基于DBO-LSTM-attention模型的风电功率预测模型[J].现代工业经济和信息化, 2024, 14(11):289-290.

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2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

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

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

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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