如何使用SCSSA-CNN-BiLSTM时间序列预测模型，结合了改进的麻雀搜索算法（SCSSA）来优化卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（BiLSTM）的时间序列预测模型。

如何使用SCSSA-CNN-BiLSTM时间序列预测模型。这个模型结合了改进的麻雀搜索算法（SCSSA）来优化卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（BiLSTM）的时间序列预测模型。

声明：博客所有代码仅供参考！

在这里插入图片描述
SCSSA-CNN-BiLSTM时间序列预测
柯西变异和正余弦改进的麻雀搜索算法（SCSSA）优化卷积-长短期记忆神经网络的数据预测模型 Matlab语言
1.Matlab版本要在2020B以上。
优化的参数为：学习率，隐藏层节点数，正则化参数。
评价指标包括:R2、MAE、RMSE和MAPE等，图很多，出图结果如图所示，可完全满足您的需求
2.SCSSA优化算法是基于麻雀优化算法改进，融合了柯西变异和正余弦。
3.测试数据，可直接运行在这里插入图片描述

如何使用SCSSA-CNN-BiLSTM时间序列预测模型。这个模型结合了改进的麻雀搜索算法（SCSSA）来优化卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（BiLSTM）的时间序列预测模型。以下是详细的步骤和代码示例。

步骤概述

安装Matlab
准备数据集
实现SCSSA优化算法
构建CNN-BiLSTM模型
训练模型
评估模型

1. 安装Matlab

确保你已经安装了Matlab 2020B或更高版本。如果没有安装，请从MathWorks官方网站下载并安装。

2. 准备数据集

假设你有一个时间序列数据集，并且已经将其分为训练集和测试集。为了演示目的，我们将生成一些示例数据。

% 生成示例时间序列数据
Fs = 1; % 采样频率
T = 1/Fs; % 采样周期
L = 1000; % 数据长度
t = (0:L-1)*T; % 时间向量

% 生成示例数据
data = sin(0.05*t) + 0.5*sin(0.1*t) + randn(size(t))*0.1;

% 划分训练集和测试集
train_size = round(0.8 * L);
X_train = data(1:train_size);
X_test = data(train_size+1:end);

% 归一化数据
mu = mean(X_train);
sigma = std(X_train);
X_train_normalized = (X_train - mu) / sigma;
X_test_normalized = (X_test - mu) / sigma;

3. 实现SCSSA优化算法

实现基于柯西变异和正余弦改进的麻雀搜索算法（SCSSA）。

function [best_params, best_fitness] = scssa(num_vars, lb, ub, max_iter, train_data)
    % 参数初始化
    population_size = 30;
    position = zeros(population_size, num_vars);
    fitness = inf(population_size, 1);
    
    % 初始化位置
    for i = 1:population_size
        position(i, :) = lb + (ub - lb) .* rand(1, num_vars);
    end
    
    % 计算初始适应度
    for i = 1:population_size
        fitness(i) = objective_function(position(i, :), train_data);
    end
    
    % 最优解
    [~, idx] = min(fitness);
    best_position = position(idx, :);
    best_fitness = fitness(idx);
    
    % 主循环
    for iter = 1:max_iter
        % 更新位置
        for i = 1:population_size
            if rand < 0.5
                % 柯西变异
                r1 = rand;
                r2 = rand;
                step_size = r1 .* tan(pi .* r2 ./ 2) .* (position(i, :) - best_position);
                new_position = position(i, :) + step_size;
            else
                % 正余弦变异
                r1 = rand;
                r2 = rand;
                alpha = pi .* r1;
                beta = 2 .* pi .* r2;
                step_size = cos(alpha) .* sin(beta) .* (position(i, :) - best_position);
                new_position = position(i, :) + step_size;
            end
            
            % 边界处理
            new_position = max(min(new_position, ub), lb);
            
            % 计算新适应度
            new_fitness = objective_function(new_position, train_data);
            
            % 更新位置和适应度
            if new_fitness < fitness(i)
                position(i, :) = new_position;
                fitness(i) = new_fitness;
                
                % 更新最优解
                if new_fitness < best_fitness
                    best_position = new_position;
                    best_fitness = new_fitness;
                end
            end
        end
        
        % 显示进度
        fprintf('Iteration %d: Best Fitness = %.4f\n', iter, best_fitness);
    end
    
    best_params = best_position;
end

function fitness = objective_function(params, train_data)
    % 解包参数
    learning_rate = params(1);
    hidden_nodes = round(params(2));
    regularization_param = params(3);
    
    % 构建CNN-BiLSTM模型
    layers = [
        sequenceInputLayer(1)
        convolution2dLayer(filterSize=3,numFilters=hidden_nodes,Padding='same')
        reluLayer
        fullyConnectedLayer(hidden_nodes)
        reluLayer
        bilstmLayer(hidden_nodes,'OutputMode','sequence')
        fullyConnectedLayer(1)
        regressionLayer];
    
    options = trainingOptions('adam', ...
        'MaxEpochs', 100, ...
        'InitialLearnRate', learning_rate, ...
        'GradientThreshold', 1, ...
        'Regularization', 'l2', ...
        'L2RegularizationFactor', regularization_param, ...
        'Plots', 'training-progress');
    
    % 训练模型
    net = trainNetwork(train_data(:, 1:end-1)', train_data(:, end)', layers, options);
    
    % 预测
    X_pred = predict(net, train_data(:, 1:end-1)');
    Y_true = train_data(:, end)';
    
    % 计算评价指标
    R2 = rsquare(Y_true, X_pred(:));
    MAE = mean(abs(Y_true - X_pred(:)));
    RMSE = sqrt(mean((Y_true - X_pred(:)).^2));
    MAPE = mean(abs((Y_true - X_pred(:)) ./ Y_true)) * 100;
    
    % 综合评价指标
    fitness = -(R2 - MAE - RMSE - MAPE); % 负号表示最大化目标函数
end

4. 构建CNN-BiLSTM模型

在objective_function中已经包含了CNN-BiLSTM模型的构建和训练。

5. 训练模型

编写主脚本来调用SCSSA优化算法并训练模型。

[<title="SCSSA-CNN-BiLSTM Time Series Prediction">]
% 参数设置
num_vars = 3; % 学习率, 隐藏层节点数, 正则化参数
lb = [0.0001, 10, 0.001]; % 下边界
ub = [0.1, 100, 0.1]; % 上边界
max_iter = 50; % 迭代次数

% 准备训练数据
seq_length = 20; % 序列长度
[train_data, test_data] = prepare_sequence_data(X_train_normalized, seq_length);

% SCSSA优化
[best_params, best_fitness] = scssa(num_vars, lb, ub, max_iter, train_data);

% 解包最佳参数
learning_rate = best_params(1);
hidden_nodes = round(best_params(2));
regularization_param = best_params(3);

% 构建CNN-BiLSTM模型
layers = [
    sequenceInputLayer(seq_length)
    convolution2dLayer(filterSize=3,numFilters=hidden_nodes,Padding='same')
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(hidden_nodes)
    reluLayer
    bilstmLayer(hidden_nodes,'OutputMode','sequence')
    fullyConnectedLayer(1)
    regressionLayer];

options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 100, ...
    'InitialLearnRate', learning_rate, ...
    'GradientThreshold', 1, ...
    'Regularization', 'l2', ...
    'L2RegularizationFactor', regularization_param, ...
    'Plots', 'training-progress');

% 训练模型
net = trainNetwork(train_data(:, 1:end-1)', train_data(:, end)', layers, options);

% 预测
X_pred_train = predict(net, train_data(:, 1:end-1)');
Y_true_train = train_data(:, end)';

X_pred_test = predict(net, test_data(:, 1:end-1)');
Y_true_test = test_data(:, end)';

% 反归一化
X_pred_train = X_pred_train * sigma + mu;
Y_true_train = Y_true_train * sigma + mu;

X_pred_test = X_pred_test * sigma + mu;
Y_true_test = Y_true_test * sigma + mu;

% 计算评价指标
[R2_train, MAE_train, RMSE_train, MAPE_train] = calculate_metrics(Y_true_train, X_pred_train);
[R2_test, MAE_test, RMSE_test, MAPE_test] = calculate_metrics(Y_true_test, X_pred_test);

% 打印评价指标
fprintf('Training Metrics:\n');
fprintf('R2: %.4f, MAE: %.4f, RMSE: %.4f, MAPE: %.4f%%\n', R2_train, MAE_train, RMSE_train, MAPE_train);

fprintf('Test Metrics:\n');
fprintf('R2: %.4f, MAE: %.4f, RMSE: %.4f, MAPE: %.4f%%\n', R2_test, MAE_test, RMSE_test, MAPE_test);

% 可视化结果
figure;
subplot(2, 1, 1);
plot(t(1:length(Y_true_train)), Y_true_train, 'b', 'DisplayName', 'True Train Data');
hold on;
plot(t(1:length(Y_true_train)), X_pred_train, 'r--', 'DisplayName', 'Predicted Train Data');
legend;
title('Train Data Prediction');
xlabel('Time');
ylabel('Value');

subplot(2, 1, 2);
plot(t(length(Y_true_train)+1:end), Y_true_test, 'g', 'DisplayName', 'True Test Data');
hold on;
plot(t(length(Y_true_train)+1:end), X_pred_test, 'm--', 'DisplayName', 'Predicted Test Data');
legend;
title('Test Data Prediction');
xlabel('Time');
ylabel('Value');

function [train_data, test_data] = prepare_sequence_data(data, seq_length)
    num_samples = length(data) - seq_length;
    train_data = zeros(num_samples, seq_length + 1);
    test_data = zeros(num_samples, seq_length + 1);
    
    split_index = round(0.8 * num_samples);
    
    for i = 1:num_samples
        if i <= split_index
            train_data(i, :) = data(i:i+seq_length)';
        else
            test_data(i-split_index, :) = data(i:i+seq_length)';
        end
    end
end

function [R2, MAE, RMSE, MAPE] = calculate_metrics(Y_true, Y_pred)
    R2 = rsquare(Y_true, Y_pred);
    MAE = mean(abs(Y_true - Y_pred));
    RMSE = sqrt(mean((Y_true - Y_pred).^2));
    MAPE = mean(abs((Y_true - Y_pred) ./ Y_true)) * 100;
end

解释

参数设置：定义优化算法的参数范围和迭代次数。
准备训练数据：将时间序列数据转换为适合CNN-BiLSTM输入的格式。
SCSSA优化：调用SCSSA优化算法找到最佳参数。
构建CNN-BiLSTM模型：根据最佳参数构建CNN-BiLSTM模型。
训练模型：使用最佳参数训练CNN-BiLSTM模型。
预测：在训练集和测试集上进行预测。
反归一化：将预测结果反归一化。
计算评价指标：计算R²、MAE、RMSE和MAPE等评价指标。
可视化结果：绘制训练集和测试集的真实值与预测值对比图。

运行脚本

保存上述脚本到一个Matlab文件中，例如train_scssa_cnn_bilstm.m，然后运行该脚本：

run('train_scssa_cnn_bilstm.m')