基于GA优化的CNN-LSTM-Attention的时间序列回归预测matlab仿真

简介: 时间序列预测是许多领域中的核心问题,如金融市场分析、气候预测、交通流量预测等。近年来,深度学习在时间序列分析上取得了显著的成果,尤其是卷积神经网络(CNN)、长短时记忆网络(LSTM)和注意力机制(Attention)的结合使用

1.算法运行效果图预览
ga优化前:

image.png
image.png

ga优化后:

image.png
image.png

2.算法运行软件版本
matlab2022a

3.算法理论概述
时间序列预测是许多领域中的核心问题,如金融市场分析、气候预测、交通流量预测等。近年来,深度学习在时间序列分析上取得了显著的成果,尤其是卷积神经网络(CNN)、长短时记忆网络(LSTM)和注意力机制(Attention)的结合使用。

3.1卷积神经网络(CNN)在时间序列中的应用
在时间序列数据中,CNN用于提取局部特征和模式。对于一个长度为T的时间序列数据X = [x_1, x_2, ..., x_T],通过卷积层可以生成一组特征映射:

image.png

   CNN通过多个卷积层和池化层的堆叠来提取输入数据的特征。每个卷积层都包含多个卷积核,用于捕捉不同的特征。池化层则用于降低数据的维度,减少计算量并增强模型的鲁棒性。

3.2 长短时记忆网络(LSTM)处理序列依赖关系
LSTM单元能够有效捕捉时间序列中的长期依赖关系。在一个时间步t,LSTM的内部状态h_t和隐藏状态c_t更新如下:
image.png

   长短时记忆网络是一种特殊的循环神经网络(RNN),设计用于解决长序列依赖问题。在时间序列预测中,LSTM能够有效地捕捉时间序列中的长期依赖关系。

3.3 注意力机制(Attention)
注意力机制是一种让模型能够自动地关注输入数据中重要部分的技术。在时间序列预测中,注意力机制可以帮助模型关注与当前预测最相关的历史信息。

   CNN-LSTM-Attention模型结合了CNN、LSTM和Attention三种技术的优势。首先,使用CNN提取时间序列中的局部特征;然后,将提取的特征输入到LSTM中,捕捉时间序列中的长期依赖关系;最后,通过注意力机制对LSTM的输出进行加权,使模型能够关注与当前预测最相关的历史信息。具体来说,模型的流程如下:

image.png

   遗传算法作为一种全局优化方法,用于调整CNN-LSTM-Attention模型的超参数,比如学习率、层数、节点数等。其基本流程包括:

初始化种群(一组超参数编码为个体)
适应度评估(在验证集上计算模型性能)
选择(根据适应度保留优秀个体)
交叉(交换个体的部分超参数)
变异(随机改变个体的部分超参数)
终止条件检查(达到预定代数或满足终止条件时停止迭代)
通过上述循环迭代优化,GA帮助找到能最大化模型预测性能的超参数组合。

4.部分核心程序

```while gen < MAXGEN
gen
Pe0 = 0.999;
pe1 = 0.001;

  FitnV=ranking(Objv);    
  Selch=select('sus',Chrom,FitnV);    
  Selch=recombin('xovsp', Selch,Pe0);   
  Selch=mut( Selch,pe1);   
  phen1=bs2rv(Selch,FieldD);   

  for a=1:1:NIND  
      X           = phen1(a,:);
      %计算对应的目标值
      [epls]      = func_obj(X);
      E           = epls;
      JJ(a,1)     = E;
  end 

  Objvsel=(JJ);    
  [Chrom,Objv]=reins(Chrom,Selch,1,1,Objv,Objvsel);   
  gen=gen+1; 


  Error2(gen) = mean(JJ);

end
figure
plot(Error2,'linewidth',2);
grid on
xlabel('迭代次数');
ylabel('遗传算法优化过程');
legend('Average fitness');

[V,I] = min(JJ);
X = phen1(I,:);

LR = X(1);
numHiddenUnits = floor(X(2))+1;% 定义隐藏层中LSTM单元的数量

%CNN-GRU-ATT
layers = func_model2(Dim,numHiddenUnits);

%设置
%迭代次数
%学习率为0.001
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs', 1500, ...
'InitialLearnRate', LR, ...
'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...
'LearnRateDropFactor', 0.1, ...
'LearnRateDropPeriod', 1000, ...
'Shuffle', 'every-epoch', ...
'Plots', 'training-progress', ...
'Verbose', false);

%训练
Net = trainNetwork(Nsp_train2, NTsp_train, layers, options);

%数据预测
Dpre1 = predict(Net, Nsp_train2);
Dpre2 = predict(Net, Nsp_test2);

%归一化还原
T_sim1=Dpre1Vmax2;
T_sim2=Dpre2
Vmax2;

%网络结构
analyzeNetwork(Net)

figure
subplot(211);
plot(1: Num1, Tat_train,'-bs',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
hold on
plot(1: Num1, T_sim1,'g',...
'LineWidth',2,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);

legend('真实值', '预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
grid on

subplot(212);
plot(1: Num1, Tat_train-T_sim1','-bs',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);

xlabel('预测样本')
ylabel('预测误差')
grid on
ylim([-50,50]);
figure
subplot(211);
plot(1: Num2, Tat_test,'-bs',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
hold on
plot(1: Num2, T_sim2,'g',...
'LineWidth',2,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
legend('真实值', '预测值')
xlabel('测试样本')
ylabel('测试结果')
grid on
subplot(212);
plot(1: Num2, Tat_test-T_sim2','-bs',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);

xlabel('预测样本')
ylabel('预测误差')
grid on
ylim([-50,50]);

save R2.mat Num2 Tat_test T_sim2

```

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