# 基于PSO粒子群优化的CNN-LSTM的时间序列回归预测matlab仿真

1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本
matlab2022a

3.部分核心程序

for i=1:Iter
i
for j=1:Npeop
rng(i+j)
if func_obj(x1(j,:))<pbest1(j)
p1(j,:) = x1(j,:);%变量
pbest1(j) = func_obj(x1(j,:));
end
if pbest1(j)<gbest1
g1 = p1(j,:);%变量
gbest1 = pbest1(j);
end

    v1(j,:) = 0.8*v1(j,:)+c1*rand*(p1(j,:)-x1(j,:))+c2*rand*(g1-x1(j,:));
x1(j,:) = x1(j,:)+v1(j,:);

for k=1:dims
if x1(j,k) >= tmps(2,k)
x1(j,k) = tmps(2,k);
end
if x1(j,k) <= tmps(1,k)
x1(j,k) = tmps(1,k);
end
end

for k=1:dims
if v1(j,k) >= tmps(2,k)/2
v1(j,k) =  tmps(2,k)/2;
end
if v1(j,k) <= tmps(1,k)/2
v1(j,k) =  tmps(1,k)/2;
end
end

end
gb1(i)=gbest1


end

figure;
plot(gb1,'-bs',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);

xlabel('优化迭代次数');
ylabel('适应度值');
.....................................................
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;

%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 gb1 Accuracy



4.算法理论概述

4.1 卷积神经网络（CNN）
CNN以其在图像识别领域的卓越表现而闻名，但其在时间序列分析中也显示出了强大的潜力。CNN通过局部连接和权值共享减少参数数量，利用卷积层捕获输入数据的空间特征。

4.2 长短期记忆网络（LSTM）
LSTM是RNN的一种变体，特别擅长处理长序列依赖问题。它通过门控机制控制信息的遗忘、更新和输出，有效缓解了梯度消失/爆炸问题。

4.3 CNN-LSTM结合PSO的时间序列预测

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**核心程序**: 完整版代码附中文注释，确保清晰理解。 **理论概述**: 利用CNN从视频中学习步态时空特征。 **系统框架**: 1. 数据预处理 2. CNN特征提取 3. 构建CNN模型 4. 训练与优化 5. 识别测试 **CNN原理**: 卷积、池化、激活功能强大特征学习。 **CASIA数据库**: 高质量数据集促进模型鲁棒性。 **结论**: CNN驱动的步态识别展现高精度，潜力巨大，适用于监控和安全领域。
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