BO-CNN-LSTM贝叶斯优化卷积长短期记忆神经网络多输入多输出预测，MATLAB代码

一、研究背景

本代码实现了一个基于卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的混合深度学习模型，结合贝叶斯优化算法 进行超参数自动寻优，用于多输出回归预测问题。

研究背景特点：

1. 混合架构优势：CNN擅长提取局部空间特征，LSTM擅长捕捉时序依赖关系
2. 自动化调参：使用贝叶斯优化替代传统网格搜索，高效找到最优超参数组合
3. 多输出回归：支持同时预测多个相关输出变量，适用于复杂系统建模

二、主要功能

核心功能：

1. 数据预处理：归一化、数据集划分、格式转换
2. 贝叶斯超参数优化：自动寻找LSTM单元数、学习率、正则化系数的最优组合
3. CNN-LSTM模型构建：创建卷积层+循环层的混合神经网络
4. 模型训练与验证：使用Adam优化器训练网络
5. 预测与评估：对训练集和测试集进行预测，计算多种评估指标
6. 可视化分析：生成预测对比图、误差分布图、参数优化过程图

扩展功能：

• 多维度输出支持（outdim=3）
• 详细的统计指标计算（RMSE、R²、MAE、MAPE等）
• 丰富的可视化展示
• 数据随机打乱和标准化处理

三、算法步骤

总体流程：

数据加载 → 预处理 → 贝叶斯优化 → 模型构建 → 训练 → 预测 → 评估 → 可视化

详细步骤：

1. 数据准备阶段

   • 从Excel加载数据
   • 按比例划分训练集和测试集（70%训练，30%测试）
   • 数据归一化（mapminmax，0-1范围）
   • 数据格式转换（适合CNN-LSTM输入）

2. 贝叶斯优化阶段

   • 定义优化目标函数（验证集RMSE）
   • 设置参数搜索空间
   • 执行贝叶斯优化（30次迭代）
   • 获取最优超参数组合

3. 模型训练阶段

   • 使用最优参数构建CNN-LSTM网络
   • 配置训练选项（Adam优化器，100个epoch）
   • 训练网络并监控过程

4. 预测评估阶段

   • 对训练集和测试集进行预测
   • 反归一化得到原始尺度结果
   • 计算多种误差指标
   • 生成详细可视化报告

四、技术路线

核心技术：

1. CNN特征提取

   • 两层卷积层（16和32个滤波器）
   • 3×1卷积核，same padding
   • ReLU激活函数

2. LSTM建模

   • 单层LSTM
   • 单元数由贝叶斯优化确定
   • 处理CNN提取的时序特征

3. 网络连接架构

   输入层 → 序列折叠 → CNN层 → 序列展开 → LSTM → 全连接 → 输出层

4. 贝叶斯优化算法

   • 使用高斯过程代理模型
   • 采集函数：预期改进（EI）
   • 搜索空间：离散+连续+对数尺度

技术栈：

• 深度学习：CNN + LSTM混合架构
• 优化算法：Adam + 贝叶斯优化
• 数据处理：MATLAB内置函数
• 可视化：MATLAB绘图工具包

五、公式原理

1. CNN卷积运算

# 卷积计算
Y(i,j) = Σ Σ X(i+m, j+n) * W(m,n) + b

# ReLU激活
f(x) = max(0, x)

2. LSTM单元公式

输入门：i_t = σ(W_i·[h_{t-1}, x_t] + b_i)
遗忘门：f_t = σ(W_f·[h_{t-1}, x_t] + b_f)
候选值：C̃_t = tanh(W_C·[h_{t-1}, x_t] + b_C)
细胞状态：C_t = f_t ⊙ C_{t-1} + i_t ⊙ C̃_t
输出门：o_t = σ(W_o·[h_{t-1}, x_t] + b_o)
隐藏状态：h_t = o_t ⊙ tanh(C_t)

3. 贝叶斯优化原理

目标：min_{x∈X} f(x)
代理模型：高斯过程 GP(μ(x), k(x,x'))
采集函数：α(x) = EI(x) = E[max(f_min - f(x), 0)]

4. 评估指标公式

• RMSE：√(Σ(y_true - y_pred)² / n)
• R²：1 - Σ(y_true - y_pred)² / Σ(y_true - y_mean)²
• MAE：Σ|y_true - y_pred| / n
• MAPE：Σ|(y_true - y_pred)/y_true| / n × 100%

六、参数设定

贝叶斯优化参数：

参数	范围	类型	变换
LSTM单元数	[10, 50]	整数	-
初始学习率	[1e-3, 1]	连续	对数
L2正则化系数	[1e-10, 1e-2]	连续	对数

训练超参数：

MaxEpochs = 100        % 最大训练轮次
MiniBatchSize = 64     % 批处理大小
LearnRateDropFactor = 0.1  % 学习率下降因子
LearnRateDropPeriod = 50   % 学习率下降周期

CNN架构参数：

卷积核大小 = [3, 1]    % 3×1卷积核
滤波器数量 = [16, 32]  % 两层卷积的滤波器数
Padding = 'same'       % 保持尺寸不变

七、运行环境

软件要求：

• MATLAB版本：R2020b或更高版本
• 必需工具箱 ：
  1. Deep Learning Toolbox（深度学习）
  2. Statistics and Machine Learning Toolbox（贝叶斯优化）
  3. MATLAB基础工具箱

八、应用场景

适用领域：

• 股票价格预测
• 电力负荷预测
• 交通流量预测
• 化工过程优化
• 环境监测预测
• 经济指标预测

数据要求：

• 样本量：建议≥100个样本
• 特征维度：任意维度（代码自动适配）
• 输出维度：多输出（本代码配置为3个输出）
• 数据类型：连续数值型数据

性能特点：

• 优势 ：
  1. 自动优化超参数，减少人工调参
  2. 混合架构适应复杂模式
  3. 丰富的可视化分析
  4. 多维度误差评估

扩展应用：

1. 修改输出维度 ：调整outdim参数
2. 添加特征工程：在数据预处理阶段加入
3. 集成其他模型：修改网络架构部分
4. 实时预测：将训练好的模型部署为实时系统

九、总结

本代码实现了一个完整、可扩展的深度学习回归预测框架 ，通过CNN-LSTM混合架构 捕捉数据的时空特征，利用贝叶斯优化 实现智能超参数调优，适用于复杂多输出回归预测问题。代码结构清晰，可视化丰富，易于修改和扩展，是进行多变量多输出回归分析的强大工具。

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