基于遗传算法和贝叶斯联合优化的BiLSTM(GA-BO-BiLSTM)一维时间序列预测算法matlab仿真

[4.1 BiLSTM原理](#4.1 BiLSTM原理)

[4.2 GA‑BO联合优化机制](#4.2 GA‑BO联合优化机制)

1.前言

一维时间序列预测依靠历史时序数据挖掘内在演化规律，完成未来数值推演。BiLSTM双向长短期记忆网络凭借双向时序信息捕捉能力，在时间序列预测领域应用广泛，但网络超参数依赖人工调参，极易陷入局部最优，直接影响模型泛化与预测精度。遗传算法（GA）具备全局并行搜索能力，贝叶斯优化（BO）擅长高效局部寻优，将二者联合对BiLSTM超参数进行优化，构建 GA‑BO‑BiLSTM预测模型，先依靠遗传算法完成大范围全局搜索，缩小超参数寻优空间，再利用贝叶斯优化在压缩后的参数空间内精细搜索最优超参数组合，兼顾全局勘探与局部开采能力，解决单一优化算法搜索效率低、易局部收敛的缺陷，提升一维时间序列预测效果。

2.算法测试效果图预览

遗传算法预先全局压缩超参数搜索空间后，模型获得更优的初始超参数组合，训练过程损失下降效率更高，收敛后的训练误差水平更低。单一贝叶斯优化在原始大参数空间寻优，容易找到局部较优超参数，训练后期误差震荡明显，模型拟合能力受限。

BO‑BiLSTM测试集RMSE=0.082853；GA‑BO‑BiLSTM测试集RMSE=0.074137。从预测曲线子图观察，两个模型整体均可以跟踪一维时序的波动趋势，预测曲线和真实值曲线变化趋势基本保持一致。但BO‑BiLSTM在序列波峰、波谷突变位置，预测值和真实值的偏移量更大；GA‑BO‑BiLSTM在峰值、谷值等突变节点，拟合贴合度更高，对时序突变特征捕捉能力更强。

GA‑BO‑BiLSTM训练、测试集相关系数均高于BO‑BiLSTM，散点整体更加贴近理想对角线，离散偏离的样本点更少。BO‑BiLSTM部分样本点偏离虚线较远，预测输出与真实目标偏差更大。

复制代码

[V,I] = min(JJ);
X     = phen1(I,:);

k1=X(1);
k2=X(2);
k3=X(3);
%网络
[layers,options]                         = func_BiLSTM_model(round(k1*Nunits),Idim,k2*LR0,k3*L2reg);
%训练
[net,INFO2]                              = trainNetwork(p_train,t_train,layers,options);

%预测
ypre1  = predict(net,p_train); 
ypre2  = predict(net,p_test); 

%模型预测数据反归一化
Nypre1 = double(mapminmax('reverse', ypre1', ps_output));
Nypre2 = double(mapminmax('reverse', ypre2', ps_output));


%均方根误差RMSE
error1 = sqrt(sum((Nypre1   - Lab_train).^2)./M);
error2 = sqrt(sum((Lab_test - Nypre2).^2)./N);


figure
subplot(211);
plot(Nypre1,'g','linewidth',3)
hold on 
plot(Lab_train,'b','linewidth',1)
legend('BO-BiLSTM预测值','真实值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
title(['训练集预测结果对比',' (RMSE= ' num2str(error1) ')' ])
subplot(212);
plot((Nypre1 - Lab_train)./Lab_train,'b.')   
title('训练集误差')
ylabel('误差')
xlabel('样本')
xlim([1 M]);
ylim([-0.1,0.2]);


figure
subplot(211);
plot(Nypre2,'g','linewidth',3)
hold on 
plot(Lab_test,'b','linewidth',1)
legend('BO-BiLSTM预测值','真实值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
title(['测试集预测结果对比',' (RMSE= ' num2str(error1) ')' ])
subplot(212);
plot((Nypre2 - Lab_test)./Lab_test,'b.')   
title('测试集误差')
ylabel('误差')
xlabel('样本')
ylim([-0.1,0.2]);


figure;
plotregression(Lab_train,Nypre1,['训练集回归图']);
 
figure;
plotregression(Lab_test,Nypre2,['测试集回归图']);


 
save R2.mat yy Nypre1 Lab_train M Nypre2 Lab_test error1 error2 INFO2

3.算法运行软件版本

matlab2024B

4.算法理论概述

4.1 BiLSTM原理

一维时间序列定义：原始一维时序X= $x1,x2,...,xT$ ，采用滑动窗口构造样本。设定输入窗口长度为L，预测步长为1，构造输入样本与标签：

4.2 GA‑BO联合优化机制

BO负责大范围全局搜索，过滤性能较差参数区域，输出缩小后的候选超参数空间； GA在BO输出的局部参数空间内做精细化寻优。取长补短，BO弥补GA全局搜索不足，GA弥补BO后期收敛慢、精度不足的问题，输出最优超参数组合送入BiLSTM完成一维时间序列预测。

GA‑BO‑BiLSTM采用两级优化框架，遗传算法完成粗粒度全局搜索，规避贝叶斯优化在超大参数空间容易陷入局部最优的缺陷；贝叶斯优化基于概率代理模型，不需要大量采样，弥补遗传算法后期寻优精度差、收敛慢的不足。BiLSTM充分挖掘一维时间序列双向时序依赖，相比单一 GA‑BiLSTM、BO‑BiLSTM，模型预测稳定性与精度得到提升。

5.算法完整程序工程

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