1.算法運(yùn)行效果圖預(yù)覽
woa優(yōu)化前
woa優(yōu)化后
2.算法運(yùn)行軟件版本
matlab2022a
3.算法理論概述
??????時(shí)間序列回歸預(yù)測(cè)是數(shù)據(jù)分析的重要領(lǐng)域，旨在根據(jù)歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)時(shí)刻的數(shù)值次舌。近年來(lái)伦忠，深度學(xué)習(xí)模型如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network, CNN）桩了、GRU以及注意力機(jī)制（Attention Mechanism）在時(shí)間序列預(yù)測(cè)中展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)秽晚。然而贪壳，模型參數(shù)的有效設(shè)置對(duì)預(yù)測(cè)性能至關(guān)重要斥废。鯨魚(yú)優(yōu)化（WOA）作為一種高效的全局優(yōu)化算法椒楣，被引入用于優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型的超參數(shù)。
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)中牡肉，CNN用于提取局部特征和模式捧灰。對(duì)于一個(gè)長(zhǎng)度為T(mén)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)X = [x_1, x_2, ..., x_T]，通過(guò)卷積層可以生成一組特征映射：
??????CNN通過(guò)多個(gè)卷積層和池化層的堆疊來(lái)提取輸入數(shù)據(jù)的特征统锤。每個(gè)卷積層都包含多個(gè)卷積核毛俏，用于捕捉不同的特征炭庙。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)模型的魯棒性煌寇。
3.2 GRU網(wǎng)絡(luò)
?????GRU（Gated Recurrent Unit）是一種先進(jìn)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）變體焕蹄，專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)用于處理序列數(shù)據(jù)，如文本唧席、語(yǔ)音擦盾、時(shí)間序列等。GRU旨在解決傳統(tǒng)RNN在處理長(zhǎng)序列時(shí)可能出現(xiàn)的梯度消失或梯度爆炸問(wèn)題淌哟，并簡(jiǎn)化LSTM（Long Short-Term Memory）網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)迹卢，同時(shí)保持其捕獲長(zhǎng)期依賴(lài)關(guān)系的能力。
??????GRU包含一個(gè)核心循環(huán)單元徒仓，該單元在每個(gè)時(shí)間步t處理輸入數(shù)據(jù)xt并更新隱藏狀態(tài)ht腐碱。其核心創(chuàng)新在于引入了兩個(gè)門(mén)控機(jī)制：更新門(mén)（Update Gate）和重置門(mén)（Reset Gate）。
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)掉弛。在時(shí)間序列預(yù)測(cè)中症见，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。?????????????
??????CNN-LSTM-Attention模型結(jié)合了CNN殃饿、LSTM和Attention三種技術(shù)的優(yōu)勢(shì)谋作。首先，使用CNN提取時(shí)間序列中的局部特征乎芳；然后遵蚜，將提取的特征輸入到LSTM中，捕捉時(shí)間序列中的長(zhǎng)期依賴(lài)關(guān)系奈惑；最后吭净，通過(guò)注意力機(jī)制對(duì)LSTM的輸出進(jìn)行加權(quán)，使模型能夠關(guān)注與當(dāng)前預(yù)測(cè)最相關(guān)的歷史信息肴甸。具體來(lái)說(shuō)寂殉，模型的流程如下：
3.4 WOA優(yōu)化算法
??????WOA即Whale Optimization Algorithm（鯨魚(yú)優(yōu)化算法），是一種受自然界鯨魚(yú)捕食行為啟發(fā)的生物啟發(fā)式優(yōu)化算法原在，由Eslam Mohamed于2016年提出友扰，常用于解決各種連續(xù)優(yōu)化問(wèn)題，包括函數(shù)優(yōu)化庶柿、機(jī)器學(xué)習(xí)參數(shù)調(diào)整焕檬、工程設(shè)計(jì)等領(lǐng)域中的復(fù)雜優(yōu)化任務(wù)。鯨魚(yú)優(yōu)化算法模擬了虎鯨的兩種主要覓食策略： Bubble-net attacking 和 Spiral updating 過(guò)程澳泵。
4.部分核心程序
numHiddenUnits = floor(woa_idx(1))+1
LR???????????? = woa_idx(2)
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
