基于GA遗传优化的CNN-LSTM的时间序列回归预测matlab仿真

本文涉及的产品
全球加速 GA,每月750个小时 15CU
简介: 摘要:该内容展示了基于遗传算法优化的CNN-LSTM时间序列预测模型在matlab2022a中的应用。核心程序包括遗传算法优化过程、网络训练、误差分析及预测结果的可视化。模型通过GA调整CNN-LSTM的超参数,提升预测准确性和稳定性。算法流程涉及初始化、评估、选择、交叉和变异等步骤,旨在找到最佳超参数以优化模型性能。

1.算法运行效果图预览

1.jpeg
2.jpeg
3.jpeg

2.算法运行软件版本
matlab2022a

3.部分核心程序

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);
numHiddenUnits1 = floor(X(2))+1;% 定义隐藏层中LSTM单元的数量
numHiddenUnits2 = floor(X(3))+1;% 定义隐藏层中LSTM单元的数量
%CNN-GRU-ATT
layers = func_model2(Dim,numHiddenUnits1,numHiddenUnits2);

%训练
[Net,INFO] = trainNetwork(Nsp_train2, NTsp_train, layers, options);
IT  =[1:length(INFO.TrainingLoss)];
Accuracy=INFO.TrainingRMSE;

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=Dpre1*Vmax2;
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 IT Accuracy Error2
140

4.算法理论概述
基于遗传算法(Genetic Algorithm, GA)优化的CNN-LSTM(卷积神经网络-长短时记忆网络)时间序列回归预测模型,是一种结合了进化计算与深度学习的先进预测方法,旨在提高对时间序列数据未来值预测的准确性和稳定性。这种方法通过GA优化CNN-LSTM模型的超参数,以实现对时间序列数据更高效的特征提取和模式学习。

4.1 遗传算法(GA)原理
遗传算法是一种模拟自然界中生物进化过程的全局优化算法,通过“选择”、“交叉”(杂交)和“变异”等操作,逐步优化个体群体,寻找问题的最优解。在CNN-LSTM模型优化中,GA的目标是找到一组最佳超参数(如学习率、网络结构参数等),使得模型的预测性能指标(如均方误差、R²分数等)最优。

4.2 GA优化CNN-LSTM步骤
CNN-LSTM模型结合了卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM),以高效处理时间序列数据的特征提取和序列建模。

GA优化CNN-LSTM步骤
初始化:随机生成一组超参数个体(染色体),构成初始种群。
评估:对每个个体(一组超参数),训练对应的CNN-LSTM模型,并在验证集上评估性能。
选择:基于评估性能,选择优秀个体(如采用轮盘赌选择、锦标赛选择等策略)。
交叉:对选中个体进行交叉操作,生成新的个体(如单点交叉、均匀交叉)。
变异:以一定概率对个体的某些基因(超参数)进行变异(如突变率改变)。
重复:回到步骤2,直到达到预设的代数或满足停止条件。

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