# 基于CNN+LSTM深度学习网络的时间序列预测matlab仿真,并对比CNN+GRU网络

1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本
MATLAB2022A

3.算法理论概述

3.1 CNN基础

3.2 LSTM原理

3.3 GRU原理

3.4 CNN+LSTM与CNN+GRU对比

4.部分核心程序
IT =[1:length(INFO.TrainingLoss)];
LOSS=INFO.TrainingLoss;
Accuracy=INFO.TrainingRMSE;

figure;
plot(IT(1:1:end),LOSS(1:1:end));
xlabel('epoch');
ylabel('LOSS');

figure;
plot(IT(1:1:end),Accuracy(1:1:end));
xlabel('epoch');
ylabel('RMSE');

%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;

figure
subplot(211);
plot(1: Num1, Tat_train,'-bs',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.99,0.4,0.0]);
hold on
plot(1: Num1, T_sim1,'g',...
'LineWidth',2,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);

legend('训练样本真实值', '训练样本预测值')
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('训练样本预测样本')
ylabel('训练样本预测误差')
grid on
ylim([-50,50]);
ERR1=mean(abs(Tat_train-T_sim1'));
title(['误差均值：',num2str(ERR1)]);
figure
subplot(211);
plot(1: Num2, Tat_test,'-bs',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.99,0.4,0.0]);
hold on
plot(1: Num2, T_sim2,'g',...
'LineWidth',2,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
legend('测试样本真实值', '测试样本预测值')
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('测试样本预测样本')
ylabel('测试样本预测误差')
grid on
ylim([-50,50]);
ERR2=mean(abs(Tat_test-T_sim2'));
title(['误差均值：',num2str(ERR2)]);

save R1.mat



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- **算法理论:** 利用PSO优化的CNN-GRU，结合CNN的特征提取和GRU的记忆机制，进行时间序列预测。 - **CNN:** 通过卷积捕获序列的结构信息。 - **GRU:** 简化的LSTM，处理序列依赖。 - **预测步骤:** 1. 初始化粒子群，每粒子对应一组模型参数。 2. 训练并评估CNN-GRU模型的验证集MSE。 3. 使用PSO更新参数，寻找最佳配置。 4. 迭代优化直至满足停止准则。 `
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**算法预览图省略** - **软件版本**: MATLAB 2022a - **核心代码片段**略 - **PSO-CNN-LSTM概览**: 结合深度学习与优化，解决复杂时间序列预测。 - **CNN**利用卷积捕获时间序列的空间特征。 - **LSTM**通过门控机制处理长序列依赖，避免梯度问题。 - **流程**： 1. 初始化粒子群，每个粒子对应CNN-LSTM参数。 2. 训练模型，以验证集MSE评估适应度。 3. 使用PSO更新粒子参数，寻找最佳配置。 4. 迭代优化直到满足停止条件，如最大迭代次数或找到优良解。
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