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模型简介:

注意:本模型继续加入 麻雀优化算法---创新预测模型 全家桶中 ,之前购买的同学请及时更新下载

● 数据集:风速数据集、电力变压器数据集!

● 环境框架:python 3.9 pytorch 1.8 及其以上版本均可运行

● 使用对象:论文需求、毕业设计需求者

● 代码保证:代码注释详细、即拿即可跑通。

包括基于麻雀优化算法、鲸鱼优化算法的多特征变量序列预测、单变量预测模型结合 创新预测模型 ,全网最低价,高性价比、高质量代码,大家可以了解一下:(所有全家桶模型会不断加入新的模型进行更新!后续会逐渐提高价格,越早购买性价比越高!!!

前言

本文基于前期介绍的电力变压器(文末附数据集),介绍一种基于鲸鱼优化算法的WOA-CNN-BiLSTM多特征多步预测模型,以提高时间序列数据的预测性能。该方法的核心是使用鲸鱼优化算法对CNN-BiLSTM模型参数进行搜索优化,来实现精准预测。电力变压器数据集的详细介绍可以参考下文:

电力变压器数据集介绍和预处理

1 数据集制作可视化

1.1 导入数据

1.2 数据集制作

划分数据集,按照8:2划分训练集和测试集

2 鲸鱼优化算法

2.1 鲸鱼优化算法介绍

鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm, WOA)是一种启发式的优化算法,由Seyedali Mirjalili和Andrew Lewis在2016年提出,灵感来自座头鲸的捕食行为,特别是它们在捕食时的"气泡网"攻击策略。

鲸鱼优化算法的基本原理,鲸鱼优化算法模拟了座头鲸捕食时的三种主要行为:

(1)围绕猎物:

鲸鱼会围绕猎物进行螺旋形上升或下降运动。

(2)气泡网攻击方法:

鲸鱼通过在猎物周围形成气泡网来捕获猎物。这种行为通过螺旋形运动来模拟。

(3)随机搜索猎物:

鲸鱼会通过随机游动来搜索猎物。

2.2 基于Python的鲸鱼优化算法实现

2.3 鲸鱼优化算法-超参数寻优过程

鲸鱼优化算法是一种基于自然界座头鲸捕食行为的启发式优化算法。通过模拟鲸鱼的围绕猎物、气泡网攻击和随机搜索行为,该算法可以在搜索空间中有效地寻找最优解。我们通过鲸鱼优化算法来进行CNN-BiLSTM模型的超参数寻优。通过设置合适的鲸鱼数量和优化迭代次数,我们在给定的超参数范围内,搜索出最优的参数。

3 基于 WOA 的 CNN-BiLSTM 多步预测模型

3.1 定义CNN-BiLSTM预测模型

3.2 设置参数,训练模型

50个epoch,MSE 为0.0218,WOA-CNN-BiLSTM预测效果良好,适当调整模型参数,还可以进一步提高模型预测表现。

注意调整参数:

  • 可以修改鲸鱼优化算法的鲸鱼数量和优化迭代次数;

  • 调整CNN和BiLSTM层数和维度数的参数搜索范围,增加更多的 epoch (注意防止过拟合)

  • 可以改变滑动窗口长度(设置合适的窗口长度)

3.3 模型评估

预测结果可视化

模型评估:

3.4 向外预测

4 代码、数据整理如下:

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