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蜣螂算法+四模型对比！DBO-CNN-LSTM-Attention系列四模型多变量时序预测

网友: 技术文档 2025-07-30 11:54:10

蜣螂算法+四模型对比！DBO-CNN-LSTM-Attention系列四模型多变量时序预测（Matlab完整源码和数据）

目录

    • 蜣螂算法+四模型对比！DBO-CNN-LSTM-Attention系列四模型多变量时序预测（Matlab完整源码和数据）
      • 效果一览
      • 基本介绍
      • 程序设计
      • 参考资料

效果一览

蜣螂算法+四模型对比！DBO-CNN-LSTM-Attention系列四模型多变量时序预测
蜣螂算法+四模型对比！DBO-CNN-LSTM-Attention系列四模型多变量时序预测

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基本介绍

代码主要功能
该代码实现了一个多模型融合的时间序列预测，结合了CNN-LSTM基础模型、注意力机制和蜣螂优化算法（DBO），对给定的时序数据集进行预测和性能对比。主要功能包括：

  1. 数据预处理与特征重构
  2. 四种模型训练与预测：
    • CNN-LSTM基础模型
    • DBO优化的CNN-LSTM
    • CNN-LSTM-Attention模型
    • DBO优化的CNN-LSTM-Attention
  3. 超参数自动优化（DBO算法）蜣螂优化算法( Dung beetle optimizer, DBO), 是由 Jiankai Xue 等于2022 年提出的一种群体智能优化算法。其灵感来源于蜣螂的生物行为过程，具有寻优能力强，收敛速度快的特点！
  4. 多维度结果可视化与性能评估
    算法步骤
  5. 数据预处理：
    • 导入Excel数据集
    • 构建时序特征矩阵（延时步长=2）
    • 7:3划分训练/测试集
    • 数据归一化处理（[-1,1]区间）
  6. 基础模型构建：
    % CNN-LSTM结构
    sequenceInputLayer → Conv2D(16) → ReLU → Conv2D(32) → ReLU →
    LSTM(30) → FullyConnected → Regression
  7. DBO优化流程：
    • 优化目标函数：fical (适应度函数)
    • 优化参数：学习率、L2正则化系数、隐藏层节点数
    • 优化边界：[1e-3, 0.001, 5] 到 [0.1, 0.03, 100]
    • 种群规模20，迭代20次
  8. 注意力机制集成：
    % SE注意力模块
    GlobalAvgPooling → FC(16) → ReLU → FC(64) → Sigmoid →
    FeatureWeighting → BiLSTM
  9. 性能评估：
    • 计算RMSE、MAE、MAPE、R²、MSE
    • 多模型误差对比分析时序特征重构CNN特征提取BiLSTM时序建模回归预测SE注意力加权DBO优化器超参数自动调优
    蜣螂算法+四模型对比！DBO-CNN-LSTM-Attention系列四模型多变量时序预测

程序设计

完整代码私信回复：蜣螂算法+四模型对比！DBO-CNN-LSTM-Attention系列四模型多变量时序预测（Matlab完整源码和数据））

%% 清空环境变量warning off % 关闭报警信息close all  % 关闭开启的图窗clear  % 清空变量clc  % 清空命令行%% 导入数据result = xlsread(\'北半球光伏数据.xlsx\');%% 数据分析num_samples = length(result); % 样本个数or_dim = size(result, 2); % 原始特征+输出数目kim = 4;% 延时步长（kim个历史数据作为自变量）zim = 1;% 跨zim个时间点进行预测%% 划分数据集for i = 1: num_samples - kim - zim + 1 res(i, :) = [reshape(result(i: i + kim - 1, :), 1, kim * or_dim), result(i + kim + zim - 1, :)];end%% 数据集分析outdim = 1; % 最后一列为输出num_size = 0.7; % 训练集占数据集比例num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数f_ = size(res, 2) - outdim;  % 输入特征维度%% 划分训练集和测试集P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)\';T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)\';M = size(P_train, 2);P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)\';T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)\';N = size(P_test, 2);%% 数据归一化[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);P_test = mapminmax(\'apply\', P_test, ps_input);[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);t_test = mapminmax(\'apply\', T_test, ps_output);

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718

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