基于PSO优化CNN-BiLSTM网络模型的多输入单输出回归预测算法matlab仿真

本文提出一种基于PSO优化的CNN-BiLSTM混合神经网络模型，用于多输入单输出回归预测任务。该方法通过PSO优化BiLSTM的隐含层节点数和学习率，以模型训练误差作为适应度函数，经过遗传操作筛选最优超参数组合。算法在Matlab2024b环境下实现，包含完整的训练流程和预测功能，通过对比预测数据与真实数据的误差评估模型性能。

1.前言

算法通过PSO优化将BiLSTM的隐含层个数和学习率作为PSO的优化变量，以CNN-BiLSTM模型在训练集上的回归预测误差作为PSO的适应度函数，通过迭代筛选最优超参数组合，再将最优超参数代入CNN-BiLSTM模型完成最终的多输入单输出回归预测。

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

....................................................
options = trainingOptions( 'adam', ...
        'MaxEpochs',Miters, ...
        'GradientThreshold',1, ...
        'InitialLearnRate',LR, ...
        'LearnRateSchedule','piecewise', ...
        'LearnRateDropPeriod',20, ...
        'LearnRateDropFactor',0.8, ...
        'L2Regularization',1e-3,...
        'Verbose',false, ...
        'ExecutionEnvironment',mydevice,...
        'Plots','training-progress');
 
%训练
[net,INFO] = trainNetwork(Xtrains,Ytrains,layers,options);
 
%预测
YPred = predict(net,XTests,"ExecutionEnvironment",mydevice);
YPred = double(YPred');
err1=mean(abs(YPred-Ytest));
figure;
subplot(211)
plot(YPred);
hold on
plot(Ytest);
legend('预测数据','真实数据');
subplot(212)
plot(YPred-Ytest);
ylim([-1,1]); 
title(['预测误差:',num2str(err1)]);
 
save R2.mat err1 YPred Ytest net INFO Error2
239

5.算法理论概述

该算法是粒子群优化(PSO)与CNN-BiLSTM混合神经网络的结合，核心目标是通过PSO自适应寻找最优的超参数组合(学习率、BiLSTM层数)，使CNN-BiLSTM模型在多输入单输出(MISO)回归任务中达到最优预测性能。

PSO是基于群体智能的优化算法，模拟鸟群觅食行为，通过粒子的"位置"和"速度"迭代寻最优解：

粒子： 每个粒子代表一组超参数组合**(学习率η，BiLSTM层数L)**；

位置： 粒子的位置向量为Xi= $ηi,Li$ (需满足约束：η∈(0,1)，L为正整数)；

**速度：**Vi控制粒子位置的更新步长；

**适应度函数：**以CNN-BiLSTM模型的回归损失(如均方误差MSE)为适应度值(越小越优)；

**迭代更新：**每个粒子通过个体最优(pbest)和全局最优(gbest)更新速度和位置：

6.参考文献

$1$ Ang L , Baoyu Z , Liyan Z ,et al.The Application of the CNN-BiLSTM-TPA Model Based on Deep Learning in Porosity Prediction $J$ .Journal of Geophysics and Engineering, 2025.DOI:10.1093/jge/gxaf141.

7.算法完整程序工程

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