基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测（Matlab代码实现）

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现

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💥1 概述

参考文献：

CNN 是通过模仿生物视觉感知机制构建而成，能够进行有监督学习和无监督学习[33]。隐含层的卷

积核参数共享以及层间连接的稀疏性使得 CNN 能够以较小的计算量从高维数据中提取深层次局部特征，并通过卷积层和池化层获得有效的表示[34]。CNN 网络的结构包含 2 个卷积层和 1 个展平操作，每个卷积层包含 1 个卷积操作和 1 个池化操作。第2 次池化操作后，再利用全连接层将高维数据展平为 1 维数据，从而更加方便的对数据进行处理。CNN结构如图 1 所示。

 

当时间步数较大时，RNN 的历史梯度信息无法一直维持在一个合理的范围内，因此梯度衰减或爆

炸几乎不可避免，从而导致 RNN 将很难从长距离序列中捕捉到有效信息[35]。LSTM 作为一种特殊的RNN，其提出很好地解决了 RNN 中梯度消失的问题[36]。而 GRU 则是在 LSTM 的基础上提出，其结 构更简单，参数更少，训练时间短，训练速度也比更快[37]。GRU 结构图如图 2 所示。

 

贝叶斯优化也称为基于序列模型的优化方法 (sequential model-based optimization method, SMBO)， 属于无导数技术。BO 方法包括使用高斯过程回归模型估计目标函数[40]。首先，评估 2 组随机超参数。使用概率模型顺序建立优化问题的先验知识，然后对目标函数 f(z)进行标量[41]，如式所示。

                        

式中，z* 是 f(z)约束域的全局最优值，包括实数、整数或分类特征值。BO 算法的优点是收敛速度快、性能好、可扩展性强、适用于超参数寻优问题，特别是在特征为非参数的情况下。然而，基于 BO 的超参数寻优的缺点可以归结为两类：训练时间和 BO 参数的调整。由于 BO 是一种顺序方法，为减少计算时间，对其进行并行化很困难[27]。此外，BO 的核函数很难调整,最近的一项研究工作解决了这些问题，如标准化BO 参数。

📚2 运行结果

 

 

 

🎉3 参考文献

部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。

[1]邹智,吴铁洲,张晓星等.基于贝叶斯优化CNN-BiGRU混合神经网络的短期负荷预测[J].高电压技术,2022,48(10):3935-3945.DOI:10.13336/j.1003-6520.hve.20220168.

🌈4 Matlab代码实现