【原创改进代码】基于VPPSO(速度暂停粒子群算法)-CNN-BiGRU-Attention的多变量时间序列回归预测
- 2026-01-31 17:48:17
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程序名称：基于VPPSO（速度暂停粒子群算法）-CNN-BiGRU(双向门控循环单元）-Attention（注意力机制）的多变量时间序列回归预测
实现平台：matlab（2023b以上版本）
代码简介：提出基于VPPSO-CNN-BiGRU-Attention 的多变量时间序列回归预测模型，该模型可以自适应性的预测任意数量指标的时间序列，如风电光伏负荷，电价，气象等，导入数据即可，无需任何调试。代码具有一定创新性，注释详细！
粒子群优化( Particle Swarm Optimization，PSO)是一种经典的元启发式优化算法，PSO存在两个主要问题:收敛速度慢和易陷入局部最优。此外，该算法在高维问题上的性能大幅下降。VPPSO（Velocity pausing particle swarm optimization）算法是 Tareq M.Shami 等人在2023年提出的改进算法，表现出很好的竞争力。提出粒子可以在每次迭代中以较慢或较快的速度移动，这种设计思想称为速度暂停思想，即每个粒子以一定概率允许它们以上一次迭代中相同的速度移动。速度暂停粒子群优化将速度暂停思想引入到传统的PSO中，允许粒子具有三种不同速度运动的潜力，即速度较慢、速度较快和速度恒定，即认为每个粒子在每次迭代时不必更新其速度。恒定速度的设计有助于寻优过程中平衡探索和利用，避免经典PSO的严重早熟收敛。
算法架构与核心思想
该VPPSO-CNN-BiGRU-Attention算法是一种集成了智能优化与深度学习混合模型的多变量时间序列回归预测方法。算法核心采用两级优化结构：外层通过改进的速度暂停粒子群优化算法（VPPSO）对CNN-BiGRU-Attention网络的关键超参数（学习率、卷积核大小、神经元数量）进行全局寻优；内层则构建具有三重特征提取能力的深度学习网络进行时序预测。VPPSO算法在传统PSO基础上引入速度暂停机制，通过概率控制使粒子在迭代过程中可保持原有速度，有效平衡了算法的探索与开发能力，避免早熟收敛。CNN模块使用一维卷积核提取多变量间的局部时空特征，BiGRU模块通过双向门控循环单元捕获序列的前后向长期依赖关系，Attention机制则动态聚焦关键时间步信息。这种"优化器+深度网络"的协同框架，实现了从参数优化到特征学习的端到端自适应预测。
数据处理与模型构建流程
算法采用分阶段的数据处理流程：首先将原始多变量时间序列数据（特征维度×时间步长）转换为4-D张量结构（特征数×单日采样点数×1×天数），再重构为元胞数组以适应MATLAB深度学习工具箱的序列输入格式。数据划分采用滑动窗口策略，以前N-2天特征预测后N-1天目标值构建训练集，最后一天留作测试。网络架构设计包含多分支融合：CNN分支通过卷积-批归一化-激活-池化操作提取空间特征；BiGRU分支通过正反向GRU层提取时序特征；全连接层分支提供特征补充。三路特征经拼接层融合后，通过自注意力层动态加权，最终由回归层输出预测结果。特别设计的FlipLayer层实现了序列翻转，为双向GRU提供逆向输入。
化机制与性能评估实现
VPPSO优化器采用双种群策略：主种群（50%）遵循速度更新方程，引入指数衰减的惯性权重；辅助种群（50%）围绕当前最优解进行随机探索。目标函数封装了整个网络的训练-预测-评估过程，以平均绝对百分比误差（MAPE）作为适应度评价指标。优化过程中，每个粒子位置对应一组超参数配置，通过多次迭代寻找最小化MAPE的最优参数组合。算法最终输出优化后的网络模型、最优超参数和收敛曲线。评估阶段同步计算均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和相关系数（R）等多维度指标，并通过特征可视化展示中间层激活图，提供模型可解释性分析。整个实现采用模块化设计，支持灵活更换数据集和调整超参数搜索范围。
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