1.算法運(yùn)行效果圖預(yù)覽
2.算法運(yùn)行軟件版本
matlab2022a
3.部分核心程序
figure
plot(Error2,'linewidth',2);
grid on
xlabel('迭代次數(shù)');
ylabel('遺傳算法優(yōu)化過(guò)程');
legend('Average fitness');
[V,I] = min(JJ);
X????= phen1(I,:);
LR???????????? = X(1);
numHiddenUnits1 = floor(X(2))+1;% 定義隱藏層中LSTM單元的數(shù)量
numHiddenUnits2 = floor(X(3))+1;% 定義隱藏層中LSTM單元的數(shù)量
%CNN-GRU-ATT
layers = func_model2(Dim,numHiddenUnits1,numHiddenUnits2);
%訓(xùn)練
[Net,INFO] = trainNetwork(Nsp_train2,NTsp_train, layers, options);
IT?=[1:length(INFO.TrainingLoss)];
Accuracy=INFO.TrainingRMSE;
figure;
plot(IT(1:1:end),Accuracy(1:1:end));
xlabel('epoch');
ylabel('RMSE');
%數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)
Dpre1 = predict(Net, Nsp_train2);
Dpre2 = predict(Net, Nsp_test2);
%歸一化還原
T_sim1=Dpre1*Vmax2;
T_sim2=Dpre2*Vmax2;
%網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
analyzeNetwork(Net)
figure
subplot(211);
plot(1: Num1, Tat_train,'-bs',...
???'LineWidth',1,...
???'MarkerSize',6,...
???'MarkerEdgeColor','k',...
???'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
hold on
plot(1: Num1, T_sim1,'g',...
???'LineWidth',2,...
???'MarkerSize',6,...
???'MarkerEdgeColor','k',...
???'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
legend('真實(shí)值', '預(yù)測(cè)值')
xlabel('預(yù)測(cè)樣本')
ylabel('預(yù)測(cè)結(jié)果')
grid on
subplot(212);
plot(1: Num1, Tat_train-T_sim1','-bs',...
???'LineWidth',1,...
???'MarkerSize',6,...
???'MarkerEdgeColor','k',...
???'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
xlabel('預(yù)測(cè)樣本')
ylabel('預(yù)測(cè)誤差')
grid on
ylim([-50,50]);
figure
subplot(211);
plot(1: Num2, Tat_test,'-bs',...
???'LineWidth',1,...
???'MarkerSize',6,...
???'MarkerEdgeColor','k',...
???'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
hold on
plot(1: Num2, T_sim2,'g',...
???'LineWidth',2,...
???'MarkerSize',6,...
???'MarkerEdgeColor','k',...
???'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
legend('真實(shí)值', '預(yù)測(cè)值')
xlabel('測(cè)試樣本')
ylabel('測(cè)試結(jié)果')
grid on
subplot(212);
plot(1: Num2, Tat_test-T_sim2','-bs',...
???'LineWidth',1,...
???'MarkerSize',6,...
???'MarkerEdgeColor','k',...
???'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
xlabel('預(yù)測(cè)樣本')
ylabel('預(yù)測(cè)誤差')
grid on
ylim([-50,50]);
save R2.mat Num2 Tat_test T_sim2 ITAccuracy Error2
140
4.算法理論概述
??????基于遺傳算法（Genetic Algorithm, GA）優(yōu)化的CNN-LSTM（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)）時(shí)間序列回歸預(yù)測(cè)模型，是一種結(jié)合了進(jìn)化計(jì)算與深度學(xué)習(xí)的先進(jìn)預(yù)測(cè)方法，旨在提高對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)未來(lái)值預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。這種方法通過(guò)GA優(yōu)化CNN-LSTM模型的超參數(shù)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)更高效的特征提取和模式學(xué)習(xí)。
4.1 遺傳算法（GA）原理
??????遺傳算法是一種模擬自然界中生物進(jìn)化過(guò)程的全局優(yōu)化算法，通過(guò)“選擇”、“交叉”（雜交）和“變異”等操作，逐步優(yōu)化個(gè)體群體，尋找問(wèn)題的最優(yōu)解。在CNN-LSTM模型優(yōu)化中，GA的目標(biāo)是找到一組最佳超參數(shù)（如學(xué)習(xí)率、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)等），使得模型的預(yù)測(cè)性能指標(biāo)（如均方誤差、R2分?jǐn)?shù)等）最優(yōu)。
4.2 GA優(yōu)化CNN-LSTM步驟
??????CNN-LSTM模型結(jié)合了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），以高效處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)的特征提取和序列建模。
GA優(yōu)化CNN-LSTM步驟
初始化：隨機(jī)生成一組超參數(shù)個(gè)體（染色體），構(gòu)成初始種群。
評(píng)估：對(duì)每個(gè)個(gè)體（一組超參數(shù)），訓(xùn)練對(duì)應(yīng)的CNN-LSTM模型，并在驗(yàn)證集上評(píng)估性能。
選擇：基于評(píng)估性能，選擇優(yōu)秀個(gè)體（如采用輪盤(pán)賭選擇、錦標(biāo)賽選擇等策略）。
交叉：對(duì)選中個(gè)體進(jìn)行交叉操作，生成新的個(gè)體（如單點(diǎn)交叉、均勻交叉）。
變異：以一定概率對(duì)個(gè)體的某些基因（超參數(shù)）進(jìn)行變異（如突變率改變）。
重復(fù)：回到步驟2，直到達(dá)到預(yù)設(shè)的代數(shù)或滿(mǎn)足停止條件。
