1.算法運(yùn)行效果圖預(yù)覽
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優(yōu)化后：
2.算法運(yùn)行軟件版本
matlab2022a
3.算法理論概述
??????時(shí)間序列預(yù)測(cè)是許多領(lǐng)域中的核心問題，如金融市場(chǎng)分析、氣候預(yù)測(cè)、交通流量預(yù)測(cè)等。近年來铅辞，深度學(xué)習(xí)在時(shí)間序列分析上取得了顯著的成果，尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）萨醒、長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和注意力機(jī)制（Attention）的結(jié)合使用斟珊。
3.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在時(shí)間序列中的應(yīng)用
??????在時(shí)間序列數(shù)據(jù)中，CNN用于提取局部特征和模式富纸。對(duì)于一個(gè)長(zhǎng)度為T的時(shí)間序列數(shù)據(jù)X = [x_1, x_2, ..., x_T]囤踩，通過卷積層可以生成一組特征映射：
???????CNN通過多個(gè)卷積層和池化層的堆疊來提取輸入數(shù)據(jù)的特征。每個(gè)卷積層都包含多個(gè)卷積核晓褪，用于捕捉不同的特征堵漱。池化層則用于降低數(shù)據(jù)的維度，減少計(jì)算量并增強(qiáng)模型的魯棒性涣仿。
3.2 長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）處理序列依賴關(guān)系
???????LSTM單元能夠有效捕捉時(shí)間序列中的長(zhǎng)期依賴關(guān)系勤庐。在一個(gè)時(shí)間步t，LSTM的內(nèi)部狀態(tài)h_t和隱藏狀態(tài)c_t更新如下：
??????長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）好港，設(shè)計(jì)用于解決長(zhǎng)序列依賴問題愉镰。在時(shí)間序列預(yù)測(cè)中，LSTM能夠有效地捕捉時(shí)間序列中的長(zhǎng)期依賴關(guān)系媚狰。
3.3 注意力機(jī)制（Attention）
??????注意力機(jī)制是一種讓模型能夠自動(dòng)地關(guān)注輸入數(shù)據(jù)中重要部分的技術(shù)岛杀。在時(shí)間序列預(yù)測(cè)中阔拳，注意力機(jī)制可以幫助模型關(guān)注與當(dāng)前預(yù)測(cè)最相關(guān)的歷史信息崭孤。
??????CNN-LSTM-Attention模型結(jié)合了CNN、LSTM和Attention三種技術(shù)的優(yōu)勢(shì)糊肠。首先辨宠，使用CNN提取時(shí)間序列中的局部特征；然后货裹，將提取的特征輸入到LSTM中嗤形，捕捉時(shí)間序列中的長(zhǎng)期依賴關(guān)系；最后弧圆，通過注意力機(jī)制對(duì)LSTM的輸出進(jìn)行加權(quán)赋兵，使模型能夠關(guān)注與當(dāng)前預(yù)測(cè)最相關(guān)的歷史信息笔咽。具體來說，模型的流程如下：
??????使用CNN處理原始時(shí)間序列數(shù)據(jù)霹期，提取局部特征叶组。這可以通過多個(gè)卷積層和池化層的堆疊來實(shí)現(xiàn)。
??????將CNN的輸出作為L(zhǎng)STM的輸入历造，捕捉時(shí)間序列中的長(zhǎng)期依賴關(guān)系甩十。這里可以使用多層LSTM來增強(qiáng)模型的表達(dá)能力。
???? 在LSTM的輸出上應(yīng)用注意力機(jī)制吭产，計(jì)算每個(gè)歷史時(shí)刻的注意力權(quán)重侣监，并生成上下文向量。這個(gè)上下文向量包含了所有歷史時(shí)刻的信息臣淤，但已經(jīng)根據(jù)當(dāng)前時(shí)刻的查詢進(jìn)行了加權(quán)橄霉。
將上下文向量與當(dāng)前時(shí)刻的輸入或隱藏狀態(tài)進(jìn)行融合，生成最終的預(yù)測(cè)結(jié)果邑蒋。這可以通過一個(gè)簡(jiǎn)單的全連接層來實(shí)現(xiàn)酪劫。
3.4GA優(yōu)化
??????遺傳算法是一種啟發(fā)式搜索算法，用于優(yōu)化模型的超參數(shù)寺董。它通過模擬自然選擇和遺傳學(xué)的原理覆糟，在搜索空間中尋找最優(yōu)解。GA的基本步驟包括初始化種群遮咖、計(jì)算適應(yīng)度滩字、選擇、交叉和變異御吞。在模型優(yōu)化中麦箍，種群的個(gè)體可以表示不同的超參數(shù)組合，適應(yīng)度函數(shù)可以基于模型在驗(yàn)證集上的性能來定義陶珠。通過多輪的選擇挟裂、交叉和變異操作，GA能夠找到一組最優(yōu)的超參數(shù)組合揍诽，使得模型在測(cè)試集上達(dá)到最佳性能诀蓉。
????????該模型結(jié)合了CNN、GRU和Attention機(jī)制的優(yōu)勢(shì)暑脆，用于處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)渠啤。CNN擅長(zhǎng)捕捉局部特征，GRU能夠處理序列數(shù)據(jù)的長(zhǎng)期依賴關(guān)系添吗，而Attention機(jī)制則允許模型在預(yù)測(cè)時(shí)關(guān)注最重要的信息沥曹。遺傳算法（GA）用于優(yōu)化模型的超參數(shù)，如學(xué)習(xí)率、層數(shù)妓美、神經(jīng)元數(shù)量等僵腺。
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,:);
?????????%計(jì)算對(duì)應(yīng)的目標(biāo)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(smooth(Error2,MAXGEN),'linewidth',2);
grid on
xlabel('迭代次數(shù)');
ylabel('遺傳算法優(yōu)化過程');
legend('Average fitness');
[V,I] = min(JJ);
X????= phen1(I,:);
LR???????????? = X(1);
numHiddenUnits = floor(X(2))+1;% 定義隱藏層中LSTM單元的數(shù)量
%CNN-GRU-ATT
layers = func_model2(Dim,numHiddenUnits);
%設(shè)置
%迭代次數(shù)
%學(xué)習(xí)率為0.001
options = trainingOptions('adam', ...??????
???'MaxEpochs', 1500, ...????????????????
???'InitialLearnRate', LR, ...?????????
???'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...?
???'LearnRateDropFactor', 0.1, ...???????
???'LearnRateDropPeriod', 1000, ...???????
???'Shuffle', 'every-epoch', ...?????????
???'Plots', 'training-progress', ...????
???'Verbose', false);
%訓(xùn)練
Net = trainNetwork(Nsp_train2, NTsp_train,layers, options);
%數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)
Dpre1 = predict(Net, Nsp_train2);
Dpre2 = predict(Net, Nsp_test2);
%歸一化還原
T_sim1=Dpre1*Vmax2;
T_sim2=Dpre2*Vmax2;
%網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
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('真實(shí)值', '預(yù)測(cè)值')
xlabel('預(yù)測(cè)樣本')
ylabel('預(yù)測(cè)結(jié)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('預(yù)測(cè)樣本')
ylabel('預(yù)測(cè)誤差')
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('真實(shí)值', '預(yù)測(cè)值')
xlabel('測(cè)試樣本')
ylabel('測(cè)試結(jié)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('預(yù)測(cè)樣本')
ylabel('預(yù)測(cè)誤差')
grid on
ylim([-50,50]);
save R2.mat Num2 Tat_test T_sim2
