基于融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法（SCSSA）-CNN-BiLSTM（双向长短期记忆网络）的时间序列预测模型附Matlab代码

✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室个人信条格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍1 引言时间序列预测是金融、气象、交通、电力等多个领域决策支持的核心技术其核心需求是从历史时序数据中挖掘潜在规律实现对未来数据的精准预判。传统时间序列预测方法如ARIMA、支持向量机在处理高维、非线性、非平稳的复杂时序数据时存在特征提取不充分、预测精度低、鲁棒性不足等局限。近年来深度学习模型在时序预测中展现出显著优势其中卷积神经网络CNN与双向长短期记忆网络BiLSTM的混合模型应用广泛——CNN凭借局部感受野和权值共享机制可高效提取时序数据的局部特征与潜在模式过滤数据噪声BiLSTM通过双向门控结构能同时捕捉时序数据的过去与未来依赖关系有效解决传统循环神经网络RNN的梯度消失问题精准建模长程时序关联。然而CNN-BiLSTM模型的预测性能高度依赖超参数如学习率、卷积核尺寸、隐藏层神经元数量、批大小等的配置传统超参数调优方法网格搜索、随机搜索存在计算开销大、效率低、易陷入局部最优等问题。麻雀优化算法SSA作为一种新型群体智能优化算法具有寻优速度快、参数少、鲁棒性较强的优势但原始SSA仍存在种群多样性不足、后期易陷入局部最优、收敛精度有限等缺陷。针对上述问题本文提出融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法SCSSA通过改进SSA的寻优机制提升其全局搜索与局部开发能力进而将其应用于CNN-BiLSTM模型的超参数优化构建SCSSA-CNN-BiLSTM时间序列预测模型。实验验证表明该模型可有效提升复杂时间序列的预测精度与稳定性为非线性时间序列预测提供一种高效可行的新方案。2 相关基础理论2.1 麻雀优化算法SSASSA是2020年提出的群体智能优化算法其灵感源于麻雀的觅食行为与反捕食行为种群分为发现者、跟随者和侦察者三类角色协同完成寻优过程发现者负责探索食物最优解并指引觅食方向跟随者跟随发现者觅食以获取能量侦察者负责监控捕食者风险当发现危险时发出警报促使种群调整位置避免局部最优。原始SSA的位置更新机制依赖指数函数与随机数调节虽具备较快的收敛速度但在寻优后期易出现种群聚集、多样性下降的问题导致算法陷入局部最优难以找到全局最优解无法满足CNN-BiLSTM模型超参数的高精度优化需求。2.2 正余弦策略与柯西变异正余弦算法SCA是一种基于正弦、余弦函数的优化算法通过自适应调整振幅实现全局探索与局部开发的动态平衡其核心优势的是能在广阔搜索空间内高效探索潜在最优解弥补传统优化算法全局搜索能力不足的缺陷。柯西变异基于柯西分布特性其分布曲线在原点处值较小、两端扁长逼近零速率较慢通过对种群个体位置进行随机扰动可有效增加种群多样性帮助算法跳出局部最优陷阱提升寻优精度与算法稳定性。2.3 CNN-BiLSTM混合模型CNN-BiLSTM混合模型结合了CNN与BiLSTM的核心优势形成“特征提取-时序建模”的双层架构CNN层通过卷积核滑动窗口操作对输入的时序数据进行局部特征提取过滤冗余噪声挖掘数据中的局部趋势、周期片段等关键信息通过池化层进一步压缩特征维度提升特征提取效率BiLSTM层接收CNN提取的特征向量通过前向LSTM与后向LSTM同步学习时序数据的历史依赖与未来关联利用门控机制输入门、遗忘门、输出门控制信息的传递与遗忘有效建模长程时序关系避免梯度消失输出层对BiLSTM输出的时序特征进行整合通过全连接层输出最终的预测结果完成时间序列预测任务。该混合模型解决了单一CNN难以建模长程时序依赖、单一BiLSTM易忽略局部特征的缺陷但超参数的不合理配置会严重影响模型的训练效率与预测性能因此需要高效的优化算法对其超参数进行寻优。3 改进麻雀优化算法SCSSA设计为克服原始SSA的局限性提升算法的寻优性能本文融合正余弦策略与柯西变异设计SCSSA算法核心改进包括种群初始化优化、发现者位置更新改进、跟随者位置更新改进三部分具体设计如下3.1 种群初始化优化采用折射反向学习机制初始化麻雀种群通过计算当前随机解的反向解扩大种群搜索范围增加种群初始多样性避免初始种群聚集导致的寻优局限为后续寻优过程奠定基础提升算法找到全局最优解的概率。4 SCSSA-CNN-BiLSTM时间序列预测模型构建SCSSA-CNN-BiLSTM模型的核心思路是利用SCSSA算法的高效寻优能力对CNN-BiLSTM模型的关键超参数进行全局寻优找到最优超参数组合再通过优化后的CNN-BiLSTM模型完成时间序列预测整体架构分为超参数优化层与预测层两层具体构建流程如下4.1 模型整体架构模型整体分为三层自上而下依次为数据预处理层、SCSSA超参数优化层、CNN-BiLSTM预测层各层功能协同实现从数据输入到预测输出的全流程数据预处理层对原始时间序列数据进行清洗、归一化、划分训练集、测试集消除数据量纲影响处理缺失值与异常值将数据转换为符合模型输入要求的格式为后续特征提取与预测奠定基础SCSSA超参数优化层以CNN-BiLSTM模型的预测误差为适应度函数通过SCSSA算法对模型关键超参数进行全局寻优输出最优超参数组合CNN-BiLSTM预测层基于SCSSA优化后的超参数构建CNN-BiLSTM模型对预处理后的训练集数据进行训练利用训练好的模型对测试集数据进行预测输出预测结果。4.2 模型训练与预测流程数据预处理对原始时间序列数据进行清洗处理缺失值、异常值采用Min-Max归一化将数据映射至[0,1]区间消除量纲影响按照8:2的比例划分训练集与测试集将数据重构为符合CNN-BiLSTM模型输入要求的三维张量样本数、时间步长、特征数。SCSSA超参数寻优初始化SCSSA算法参数种群规模、最大迭代次数等确定优化的超参数及搜索范围以CNN-BiLSTM模型在训练集上的预测均方根误差RMSE作为适应度函数启动SCSSA算法进行迭代寻优得到最优超参数组合。模型训练基于最优超参数组合构建CNN-BiLSTM模型设置训练次数、早停策略避免过拟合等训练参数将预处理后的训练集数据输入模型进行模型训练通过反向传播算法更新模型参数直至模型收敛或达到最大训练次数。模型预测将预处理后的测试集数据输入训练好的模型得到预测结果对预测结果进行反归一化处理还原为原始数据尺度用于后续模型性能评估。性能评估采用平均绝对误差MAE、均方根误差RMSE、平均绝对百分比误差MAPE、决定系数R²四个指标评估模型的预测精度与稳定性与传统模型、单一深度学习模型进行对比验证SCSSA-CNN-BiLSTM模型的优越性。5 结论与展望5.1 结论针对复杂时间序列预测中传统模型精度低、深度学习模型超参数优化困难、原始SSA寻优性能不足等问题本文提出SCSSA-CNN-BiLSTM时间序列预测模型得出以下结论融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法SCSSA有效改进了原始SSA的缺陷通过正余弦策略增强全局搜索能力柯西变异增加种群多样性显著提升了算法的寻优精度与收敛速度适用于CNN-BiLSTM模型的超参数优化。SCSSA-CNN-BiLSTM模型通过SCSSA优化CNN-BiLSTM的关键超参数充分发挥了CNN的局部特征提取能力与BiLSTM的时序建模能力相比传统模型与改进模型预测精度、稳定性与泛化能力均有显著提升可有效处理高维、非线性、非平稳的复杂时间序列预测任务。该模型在电力、交通、金融等多个领域的时序预测中均具有良好的应用效果为复杂时间序列预测提供了一种高效、可行的新方法具有较高的理论价值与实际应用前景。5.2 展望未来可从以下几个方面对模型进行进一步优化与拓展模型轻量化改进探索知识蒸馏、量化等模型压缩技术降低模型计算复杂度适配边缘设备部署扩大模型的实际应用场景。多模态融合拓展结合文本、图像等异构数据构建多模态时间序列预测模型提升复杂场景下的预测精度与适应性。算法优化升级将SCSSA与多目标优化理论结合实现模型精度与计算效率的多目标平衡引入并行计算技术提升高维超参数的寻优效率。实际场景深化将模型应用于智能制造、智慧能源等新兴领域结合在线学习算法实现模型参数的动态更新应对数据分布漂移问题提升模型的实时预测能力。⛳️ 运行结果 参考文献[1] 崔嵩,吴锦,张乃丰,等.基于SCSSA-CNN-BiLSTM模型的冬小麦生育期日土壤水分预测研究[J].灌溉排水学报, 2025(8).[2] 王昊.基于改进BI-LSTM与CEEMDAN组合模型的短期电力负荷预测研究[D].兰州理工大学,2023. 部分代码 部分理论引用网络文献若有侵权联系博主删除 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真助力科研梦 各类智能优化算法改进及应用生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划2E-VRP、充电车辆路径规划EVRP、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维2.1 bp时序、回归预测和分类2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类2.14 PNN脉冲神经网络分类2.15 模糊小波神经网络预测和分类2.16 时序、回归预测和分类2.17 时序、回归预测预测和分类2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断图像处理方面图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 路径规划方面旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划EVRP、 双层车辆路径规划2E-VRP、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻 无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划 通信方面传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配 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