基于三角测量拓扑聚合优化的LSTM深度学习网络模型(TTAO-LSTM)的一维时间序列预测算法matlab仿真

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#深度学习 #lstm #三角测量 #拓扑聚合优化 #TTAO-LSTM #一维时间序列预测 #matlab

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1.程序功能描述

三角测量拓扑聚合优化的LSTM（TTAO-LSTM）模型，通过引入“三角测量拓扑聚合” 机制，将时间序列的局部特征与全局依赖进行结构化融合，同时优化LSTM的网络层数量，实现对复杂一维时间序列的高精度预测。

2.测试软件版本以及运行结果展示

MATLAB2022A/MATLAB2024B版本运行

3.部分程序

% 定义全局变量，用于存储训练和测试数据及相关参数
global T_train;       % 训练目标数据（原始尺度）
global T_test;        % 测试目标数据（原始尺度）
global Pxtrain;       % 训练输入数据
global Txtrain;       % 训练目标数据（归一化后）
global Pxtest;        % 测试输入数据
global Txtest;        % 测试目标数据（归一化后）
global Norm_I;        % 输入数据归一化参数（用于反归一化）
global Norm_O;        % 输出数据归一化参数（用于反归一化）
global indim;         % 输入数据维度
global outdim;        % 输出数据维度

% 加载数据文件data.mat，该文件包含原始数据集
load data.mat
% 调用数据处理函数，对原始数据进行预处理
% 包括划分训练集和测试集、数据归一化等操作
[T_train,T_test,Pxtrain,Txtrain,Pxtest,Txtest,Norm_I,Norm_O,indim,outdim]=func_process(dat);

% 定义优化算法的参数范围
low  = 5;             % 搜索空间下界（优化参数最小值）
high = 100;           % 搜索空间上界（优化参数最大值）
dim  = 1;             % 优化维度（待优化参数的数量）
Tmax = 25;            % 最大迭代次数
Npop = 10;            % 种群大小（每次迭代的个体数量）

N=floor(Npop/3); % Initialize N/3 individuals.
X1=rand(N,dim).*(high-low)+low;
..................
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4.算法理论概述

4.1 TTAO优化算法理论

三角测量拓扑特征提取的核心思想是：将一维时间序列划分为多个局部窗口，通过“三角测量” 机制计算每个窗口内数据点的相对关联度，构建局部拓扑关系图，再从拓扑图中提取表征局部波动、趋势的特征向量。该模块突破传统LSTM仅依赖时序顺序提取特征的局限，通过拓扑结构量化数据点间的非线性关联，增强对局部特征的刻画能力。

拓扑聚合优化模块的作用是：将局部拓扑特征矩阵F中的分散特征，按时间序列的全局拓扑关系（如相邻窗口的特征关联性、全局趋势一致性）进行聚合，生成全局拓扑特征向量，避免传统 LSTM中局部特征孤立传递导致的信息丢失问题。该模块采用 “分层注意力聚合” 机制，先计算窗口间的关联权重，再通过加权求和实现特征融合。