基于GWO灰狼优化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GWO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GWO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matlab2022b

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

......................................................
LR             = X(1);
numHiddenUnits = floor(X(2))+1;% 定义隐藏层中LSTM单元的数量

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
241

5.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。

GWO优化：用GWO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。

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

$1$ 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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