基于GA遗传优化的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

3.部分核心程序

4.算法理论概述

[4.1 遗传算法（GA）原理](#4.1 遗传算法（GA）原理)

[4.2 GA优化CNN-LSTM步骤](#4.2 GA优化CNN-LSTM步骤)

5.算法完整程序工程

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

..................................................................
figure
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。

5.算法完整程序工程

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