基于融合正余弦和柯西变异的麻雀搜索算法SCSSA优化CNN-BiLSTM的多变量时间序列预测

matlab R2024a以上

一、数据集

二、融合正余弦和柯西变异的麻雀搜索算法

麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）是一种新型的群体智能优化算法，其灵感来源于麻雀觅食行为。为了提高算法的性能，可以融合正余弦函数和柯西变异操作。正余弦函数有助于增强算法的全局搜索能力，而柯西变异有助于避免陷入局部最优。以下是改进后的麻雀搜索算法的基本步骤：

初始化种群： 初始化种群，包括位置和适应度值。

计算适应度值： 计算每个个体的适应度值。

选择发现者和加入者： 根据适应度值选择发现者（Fitness前20%的个体）和加入者（其余个体）。

更新发现者位置： 使用正弦和余弦函数来更新发现者的位置，以增加搜索空间的探索能力：

更新加入者位置： 加入者根据以下公式更新位置：

变异操作： 对部分个体进行柯西变异，以增加种群的多样性，避免陷入局部最优：

评估适应度值： 重新计算种群中每个个体的适应度值。

更新种群： 根据适应度值更新种群。

终止条件： 检查是否满足终止条件（如达到最大迭代次数或适应度值达到预设阈值），如果满足则结束算法，否则返回步骤4。

三、CNN-BiLSTM网络

在时间序列预测中，结合卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆网络（BiLSTM）的CNN-BiLSTM模型能够发挥各自的优势，实现更高的预测准确性。

CNN擅长提取局部特征，特别是空间特征。在时间序列预测中，CNN可以用于捕捉时间序列中的局部模式和趋势。通过卷积操作，可以有效地减少输入数据的维度，同时保留重要特征。

LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），能够捕捉长时间依赖关系，适用于处理和预测基于时间的数据。双向LSTM（BiLSTM）进一步增强了这一能力，它在两个方向上（前向和后向）处理序列数据，捕捉到更多的上下文信息。

四、效果展示

五、代码获取

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%  参数设置
options0 = trainingOptions('adam', ...                 % 优化算法Adam
    'MaxEpochs', 300, ...                            % 最大训练次数
    'GradientThreshold', 1, ...                       % 梯度阈值
    'InitialLearnRate', 0.01, ...         % 初始学习率
    'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...             % 学习率调整
    'LearnRateDropPeriod',100, ...                   % 训练100次后开始调整学习率
    'LearnRateDropFactor',0.01, ...                    % 学习率调整因子
    'L2Regularization', 0.002, ...         % 正则化参数
    'ExecutionEnvironment', 'cpu',...                 % 训练环境
    'Verbose', 1, ...                                 % 关闭优化过程
    'Plots', 'none');                    % 画出曲线
 
%% https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpmWlJ5y