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北京网站排名seo,重庆店铺整站优化,网站平台建设方案策划书,注册域名不建设网站一、研究背景 该代码实现了一个基于贝叶斯优化#xff08;BO#xff09;的卷积神经网络#xff08;CNN#xff09;与双向长短时记忆网络#xff08;BiLSTM#xff09;混合模型#xff0c;用于多输出回归预测任务#xff0c;旨在通过深度学习模型自动提取特征并捕捉时序…一、研究背景该代码实现了一个基于贝叶斯优化BO的卷积神经网络CNN与双向长短时记忆网络BiLSTM混合模型用于多输出回归预测任务旨在通过深度学习模型自动提取特征并捕捉时序依赖结合贝叶斯优化自动调参提升模型预测精度与泛化能力。二、主要功能数据预处理包括归一化、打乱、训练/测试集划分、数据格式转换适应 CNN 输入。贝叶斯超参数优化自动优化 BiLSTM 单元数、初始学习率、L2 正则化系数。CNN-BiLSTM 混合模型构建与训练CNN 层用于局部特征提取。BiLSTM 层用于捕捉时序前后依赖。全连接层输出多变量预测。模型评估与可视化预测结果对比图。误差分布图、箱线图、累积分布图。各输出指标对比R²、MAE、RMSE、MAPE 等。最优参数输出与模型结构展示。三、算法步骤数据准备导入 Excel 数据data.xlsx。划分训练集与测试集70% 训练。归一化处理mapminmax。贝叶斯优化调用BOFunction作为目标函数。优化参数范围NumOfUnits、InitialLearnRate、L2Regularization。模型构建输入层 → 序列折叠 → 卷积层2层→ 激活层 → 序列展开 → 铺平 → BiLSTM → 全连接 → 回归输出。模型训练使用 Adam 优化器、学习率动态衰减。预测与反归一化。评估与绘图各输出变量分别评估。整体误差分析。最优参数展示。四、技术路线数据 → 归一化 → 贝叶斯优化 → CNN特征提取 → BiLSTM时序建模 → 全连接输出 → 评估CNN 部分卷积层 ReLU 激活提取输入序列的局部特征。BiLSTM 部分双向 LSTM捕捉前后时序依赖。贝叶斯优化基于高斯过程寻找最优超参数组合。五、公式原理简要CNN 卷积操作Yf(W∗Xb) Y f(W * X b)Yf(W∗Xb)其中 (*) 表示卷积(f) 为 ReLU 激活函数。LSTM 单元更新ftσ(Wf⋅[ht−1,xt]bf)itσ(Wi⋅[ht−1,xt]bi)C~ttanh⁡(WC⋅[ht−1,xt]bC)Ctft⋅Ct−1it⋅C~totσ(Wo⋅[ht−1,xt]bo)htot⋅tanh⁡(Ct) \begin{aligned} f_t \sigma(W_f \cdot [h_{t-1}, x_t] b_f) \\ i_t \sigma(W_i \cdot [h_{t-1}, x_t] b_i) \\ \tilde{C}_t \tanh(W_C \cdot [h_{t-1}, x_t] b_C) \\ C_t f_t \cdot C_{t-1} i_t \cdot \tilde{C}_t \\ o_t \sigma(W_o \cdot [h_{t-1}, x_t] b_o) \\ h_t o_t \cdot \tanh(C_t) \end{aligned}ft​it​C~t​Ct​ot​ht​​σ(Wf​⋅[ht−1​,xt​]bf​)σ(Wi​⋅[ht−1​,xt​]bi​)tanh(WC​⋅[ht−1​,xt​]bC​)ft​⋅Ct−1​it​⋅C~t​σ(Wo​⋅[ht−1​,xt​]bo​)ot​⋅tanh(Ct​)​BiLSTM 为双向计算同时考虑前向与后向信息。贝叶斯优化基于高斯过程回归构建目标函数验证误差的代理模型通过采集函数如 EI选择下一个评估点。六、参数设定参数范围/设定值说明NumOfUnits[10, 50]BiLSTM 单元数InitialLearnRate[1e-3, 1]初始学习率对数尺度L2Regularization[1e-10, 1e-2]L2 正则化系数对数尺度MaxEpochs100训练时最大训练轮数MiniBatchSize64批处理大小LearnRateDropFactor0.1学习率下降因子LearnRateDropPeriod50学习率下降周期七、运行环境软件环境MATLAB建议 R2019b 或更高版本数据格式Excel 文件data.xlsx最后一列为输出变量。八、应用场景多变量时间序列预测如气象预测温度、湿度、风速、股票多指标预测。工业过程监控如生产参数温度、压力、流量的实时预测与异常检测。能源管理如电力负荷、光伏出力、风电功率多步预测。环境科学如水质多参数预测PH、COD、氨氮浓度。交通预测如多路段车流量、速度、拥堵指数预测。完整代码私信回复BO-CNN-BiLSTM贝叶斯优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入多输出预测MATLAB代码