基于遗传优化的LSTM-Attention一维时间序列预测算法matlab仿真

目录

1.前言

2.算法运行效果图预览

3.算法运行软件版本

4.部分核心程序

5.算法仿真参数

6.算法理论概述

7.参考文献

8.算法完整程序工程


1.前言

传统LSTM模型虽能捕捉时序依赖,但存在超参数依赖经验设置、长序列关键信息挖掘不足的问题。基于遗传优化的LSTM-Attention算法通过Attention机制强化关键时序特征的权重,再利用遗传算法(GA)全局优化模型超参数,显著提升了预测精度与鲁棒性。

2.算法运行效果图预览

(完整程序运行后无水印)

3.算法运行软件版本

Matlab2024b(推荐)或者matlab2022a

4.部分核心程序

(完整版代码包含中文注释和操作步骤视频)

复制代码
......................................................................
%% 迭代更新
    % batch 更新
    for i = 1 : Epochs      
        ij  = ij + 1;
        idx = (i-1)*Bsize+1:i*Bsize;
        dlX = gpuArray(Xtrain(:,idx,:));
        dlY = gpuArray(Ttrain(idx));
        [gradients,loss,state] = dlfeval(@func_Model,dlX,dlY,para,state);       
        %L2正则化
        RL2                  = 0.001;        
        [para,Gradm,SqGradm] = adamupdate(para,gradients,Gradm,SqGradm,ij,Lr);               
        % 验证集测试
        if ij == 1 || mod(ij,Vfre) == 0
            oYnorm = func_Predict(gpuArray(Xnorm),para,Vstate);
            VLOSS  = mse(oYnorm, gpuArray(Ynorm));
        end       
    
    end   
    LOSSer  = [LOSSer,loss];
    VLOSSer = [VLOSSer,double(gather(extractdata(VLOSS)))];
    % 每轮epoch 更新学习率

figure
plot(LOSSer,'LineWidth',2);
hold on
plot(VLOSSer,'LineWidth',2);
xlabel("Iteration")
ylabel("Loss")
legend('训练集','验证集')


%预测
Ynpre = func_Predict(gpuArray(Xtest),para,Tstate);
Ynpre = extractdata(Ynpre);

%可视化
figure
plot(Ynpre,'b');
hold on 
plot(Ttest,'r')
legend('预测值','实际值')
233

5.算法仿真参数

复制代码
% 自定义训练循环的深度学习数组
Xtrain    = dlarray(Xtrain,'CBT');
Ttrain    = dlarray(Ttrain,'BC');
Xtest     = dlarray(Xtest,'CBT');
Ttest     = dlarray(Ttest,'BC');
% 训练集和验证集划分
All_Len   = length(Ttrain);
Valid_Len = floor(All_Len * 0.05);
Xnorm     = Xtrain(:,end - Valid_Len:end,:);
Ynorm     = Ttrain(:,end-Valid_Len:end,:);
Xtrain    = Xtrain(:,1:end-Valid_Len,:);
Ttrain    = Ttrain(:,1:end-Valid_Len,:);


% Lr        = 0.01;
% % 学习丢失率
% Lrdf      = 0.0002;
% % 梯度阈值
% Lvl_sgrad = 0.01;

6.算法理论概述

该算法本质是"特征增强(Attention)+ 时序建模(LSTM)+ 参数优化(遗传算法) "的三层架构,三者协同解决一维时间序列预测的核心痛点:

LSTM层:通过门控机制(输入门、遗忘门、输出门)处理时间序列的长期依赖,避免传统RNN 的梯度消失问题;

Attention层:为LSTM输出的不同时刻特征分配动态权重,突出对预测结果影响显著的关键时序片段(如电力负荷中的 "峰谷时段" 特征);

遗传优化层:将LSTM-Attention的超参数(如学习率、隐藏层神经元数、Attention权重维度)编码为 "染色体",通过选择、交叉、变异操作搜索全局最优超参数组合,替代人工调参的盲目性。

LSTM-Attention 的预测性能高度依赖超参数,如学习率η、LSTM隐藏层神经元数h、Attention 权重维度da​、批大小B等。传统人工调参(如网格搜索)易陷入局部最优,遗传算法通过模拟生物进化过程,实现超参数的全局优化。

适应度函数是遗传算法的"评价标准",需与模型预测目标一致(如最小化预测误差)。此处以 "LSTM-Attention在验证集Dval​上的均方根误差(RMSE)的倒数" 作为适应度值,适应度越高,超参数组合越优。其中定义适应度函数为:

相比传统LSTM,该算法通过Attention机制强化关键时序特征,减少无关信息干扰;通过遗传算法全局优化超参数,避免人工调参的主观性,在长序列、高噪声的一维时间序列(如金融波动、设备振动信号)预测中表现更优。

7.参考文献

1\]汪敏,田大平.改进粒子群算法优化CNN-LSTM-Attention模型在安全生产事故预测中的应用\[J\].安全与环境学报, 2025(5). \[2\]徐丸絮,沈吟东.基于Attention-LSTM神经网络的公交行程时间预测\[J\].现代电子技术, 2022(003):045. ## 8.算法完整程序工程 **OOOOO** **OOO** **O** **关注后输入自动回复码** ****:**** **0002**

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