基于PSO粒子群优化的CNN-LSTM的时间序列回归预测matlab仿真

目录

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 卷积神经网络(CNN)](#4.1 卷积神经网络(CNN))

[4.2 长短期记忆网络(LSTM)](#4.2 长短期记忆网络(LSTM))

[4.3 CNN-LSTM结合PSO的时间序列预测](#4.3 CNN-LSTM结合PSO的时间序列预测)

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

.....................................................
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=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 gb1 Accuracy
147

4.算法理论概述

基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)的卷积神经网络-长短期记忆网络(Convolutional Neural Network - Long Short-Term Memory, CNN-LSTM)模型在时间序列回归预测中,结合了深度学习的强大表达能力和优化算法的高效搜索能力,为复杂时间序列数据的预测提供了一种强有力的解决方案。

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

在时间序列预测任务中,首先使用CNN对输入序列进行特征提取,然后将提取到的特征作为LSTM的输入,进一步捕捉序列中的时序依赖关系。整个网络的参数(包括CNN的卷积核权重、LSTM的门控参数等)构成了PSO算法的搜索空间。

结合PSO的过程:

  • 初始化一组粒子,每个粒子代表一组CNN-LSTM模型的参数。
  • 对于每个粒子,构建相应的CNN-LSTM模型并训练,评估其在验证集上的预测性能(如均方误差MSE)作为适应度函数。
  • 根据PSO算法更新粒子的位置和速度,不断寻找更优的模型参数配置。
  • 迭代此过程直至满足停止条件(如达到最大迭代次数或找到足够好的解)。

5.算法完整程序工程

OOOOO

OOO

O

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