目录
本文提出一种基于WOA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WOA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WOA优化将BiLSTM的隐含层个数和学习率作为WOA的优化变量，以CNN-BiLSTM模型在训练集上的回归预测误差作为WOA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）
.....................................................
rng('default')
%CNN-BiLSTM网络
layers = func_model2(Nxin,Nyout,fz,numHiddenUnits);
%选项
%最大迭代次数
Miters = 50;
% 学习率
Lr = 0.005;
if gpuDeviceCount>0
mydevice = 'gpu';
else
mydevice = 'cpu';
end
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 yy
2405.算法理论概述
数据准备：生成/加载多输入单输出回归数据集，进行预处理(归一化、划分训练集 / 测试集、构造时序输入格式)。
模型构建：搭建CNN-BiLSTM网络(CNN提取局部空间特征，BiLSTM提取双向时序特征，全连接层输出回归结果)。
CNN-BiLSTM存在大量待优化的超参数（LSTM隐藏层神经元数、学习率等），这些超参数直接影响模型性能，WOA通过全局搜索找到最优超参数组合，替代人工调参的盲目性。
WOA优化：用WOA优化CNN-BiLSTM的关键超参数(如学习率、LSTM隐藏层节点数、正则化系数等)，以模型训练集的均方误差(MSE)作为适应度函数。
包围猎物：所有鲸鱼向当前最优个体靠近，缩小搜索范围；
气泡网觅食：分收缩包围(缩小搜索半径)和螺旋更新，实现局部精细搜索；
随机搜索：通过随机选择个体替代当前最优，实现全局探索，避免局部最优。
模型训练与预测：用优化后的最优超参数构建最终模型，进行训练和测试，评估预测效果。 结果可视化：绘制真实值与预测值对比图、误差分布图，展示模型性能。
6.参考文献
1Ang L , Baoyu Z , Liyan Z ,et al.The Application of the CNN-BiLSTM-TPA Model Based on Deep Learning in Porosity PredictionJ.Journal of Geophysics and Engineering, 2025.DOI:10. 1093/jge/gxaf141.
7.算法完整程序工程
OOOOO
OOO
O
关注后输入自动回复码： 0019