多特征变量序列预测(10)基于麻雀优化算法的CEEMDAN-SSA-Transformer-BiLSTM预测模型
目录
3 基于Pytorch的CEEMDAN + SSA-Transformer-BiLSTM 预测模型
3.1 定义CEEMDAN + SSA-Transformer-BiLSTM预测模型
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前言
本文基于前期介绍的风速数据（文末附数据集），介绍一种综合应用完备集合经验模态分解CEEMDAN与基于麻雀优化算法的SSA-Transformer-BiLSTM多特征变量序列预测模型，以提高时间序列数据的预测性能。
模型整体结构：数据集一共有天气、温度、湿度、气压、风速等九个变量，使用CEEMDAN算法对风速序列进行分解，然后合并所有的分量和原始数据集变量，形成一个加强的特征输入，通过滑动窗口制作数据集，利用多变量来预测风速。通过麻雀优化算法对SSA-Transformer-BiLSTM模型进行优化，提取加强后的特征，然后再送入全连接层，实现高精度的预测模型。
风速数据集的详细介绍可以参考下文：
风速预测（一）数据集介绍和预处理_风速预测时序数据-CSDN博客
1 多特征变量数据集制作与预处理
1.1 导入数据
1.2 CEEMDAN分解
1.3 数据集制作与预处理
先合并原始数据变量和分解的分量，按照9：1划分训练集和测试集
制作数据集
2 麻雀优化算法
2.1 麻雀优化算法介绍
麻雀优化算法（Sparrow Optimization Algorithm，简称SOA）是一种基于自然界麻雀行为特点的优化算法，它模拟了麻雀在觅食、迁徙和社交等行为中的优化策略。该算法在解决多种优化问题方面展现出了良好的性能。
麻雀优化算法的基本思想是通过模拟麻雀的觅食行为，不断优化搜索空间中的解。算法的过程可以分为觅食行为、迁徙行为和社交行为三个阶段。
1. 觅食行为（Foraging Behavior）：麻雀在觅食时会选择距离较近且具有较高适应度的食物源。在算法中，解空间中的每个个体被看作是一个食物源，具有适应度评价值。麻雀通过选择适应度较高的个体来寻找更优的解。
2. 迁徙行为（Migration Behavior）：当麻雀在一个食物源周围搜索一段时间后，如果没有找到更优的解，它们会选择离开当前食物源，前往其他食物源继续寻找。在算法中，个体之间的位置信息会发生变化，以模拟麻雀的迁徙行为。
3. 社交行为（Social Behavior）：麻雀在觅食时会通过与其他麻雀的交流来获取更多的信息，从而提高自己的觅食效率。在算法中，个体之间通过交换信息来改善自身的解，并且更新解空间中的最优解。
2.2 基于Python的麻雀优化算法实现
2.3 麻雀优化算法-超参数寻优过程
麻雀优化算法具有简单易实现、全局寻优能力和自适应性等特点，适用于解决组合优化问题。我们通过麻雀优化算法来进行SSA-Transformer-BiLSTM模型的超参数寻优。
通过设置合适的种群规模和优化迭代次数，我们在给定的超参数范围内，搜索出最优的参数。
3 基于Pytorch的CEEMDAN + SSA-Transformer-BiLSTM 预测模型
3.1 定义CEEMDAN + SSA-Transformer-BiLSTM预测模型
注意：输入风速数据形状为 [64, 24, 23]， batch_size=64，24代表序列长度（滑动窗口取值）, 维度23维代表挑选的8个变量和15个分量的维度。
在使用Transformer模型中的多头注意力时，输入维度必须能够被num_heads（注意力头的数量）整除。因为在多头注意力机制中，输入的嵌入向量会被分成多个头，每个头的维度是embed_dim / num_heads，因此embed_dim必须能够被num_heads整除，以确保能够均匀地分配给每个注意力头。
因为此时输入维度为23，本文采用对数据进行对半切分堆叠，使输入形状为[64, 12, 46]。
3.2 设置参数，训练模型
50个epoch，MSE 为0.005186，多变量特征CEEMDAN + SSA-Transformer-BiLSTM预测效果良好，加入CEEMDAN分解后，多变量预测效果提升明显，性能优越，适当调整模型参数，还可以进一步提高模型预测表现。
注意调整参数：
-
可以修改麻雀优化算法的种群规模和优化迭代次数；
-
调整Transformer编码器层数、多头注意力头数和BiLSTM层数维度数的参数搜索范围，增加更多的 epoch （注意防止过拟合）
-
可以改变滑动窗口长度（设置合适的窗口长度）
4 模型评估与可视化
4.1 结果可视化
4.2 模型评估
代码、数据如下：
原文地址：https://blog.csdn.net/qq_40949048/article/details/136102923
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