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WOA+LSTM+itransformer时间序列预测模型

news 2025/9/10 9:35:23

代码在最后

WOA+LSTM+ITransformer 是一种结合了 鲸鱼优化算法（WOA）、长短期记忆网络（LSTM） 和 改进Transformer（ITransformer） 的复合模型，主要应用于时间序列预测任务。该模型通过不同算法的结合，充分发挥各自的优势，能够在处理复杂的时间序列问题时提供更为精确和稳定的预测。接下来，我们可以分几个方面来看这个模型的优势和适用领域。

WOA+LSTM+ITransformer模型的优势

  1. 鲸鱼优化算法（WOA）优化：

    • 全局搜索能力：WOA是一种启发式优化算法，它模拟了鲸鱼捕食行为，具有较强的全局搜索能力。能够避免局部最优解的困境，寻找更适合模型的参数配置，尤其适合高维度和非线性问题。

    • 高效的超参数调整：在LSTM和Transformer模型中，WOA可以有效优化超参数，如学习率、层数、激活函数等，进一步提高预测性能。

  2. 长短期记忆网络（LSTM）：

    • 捕捉时间依赖性：LSTM能够有效地捕捉时间序列中的长期依赖关系，适合于具有复杂时间结构的数据，能够学习到输入序列中长期的时序模式。

    • 解决梯度消失问题：LSTM通过其门控结构（输入门、遗忘门、输出门），可以解决标准RNN在训练过程中遇到的梯度消失问题。

适用领域

  1. 金融市场预测：

    • 股市预测：通过分析股票的历史走势，WOA+LSTM+ITransformer可以预测股价的短期波动，帮助投资者做出决策。

    • 外汇预测：在外汇市场中，时间序列数据具有高度的波动性和非线性，WOA+LSTM+ITransformer能够更准确地捕捉这些复杂的市场波动。

  2. 能源市场预测：

    • 电力负荷预测：电力负荷数据通常具有明显的时间依赖性，WOA+LSTM+ITransformer能有效地捕捉季节性、周期性和节假日等复杂的依赖关系。

    • 短期电价预测：电力市场中的价格波动与负荷、天气、发电量等多种因素密切相关，结合WOA的优化能力，LSTM和ITransformer能够更好地预测电价走势。

  3. 气象预测：

    • 气温和降水量预测：气象数据呈现出明显的时间序列特征，WOA+LSTM+ITransformer能够有效捕捉气候变化规律，进行精确的天气预测。

    • 风力与太阳能发电预测：这类数据往往受到气候条件的强烈影响，使用该模型可以优化风能和太阳能的发电量预测。

  4. 工业设备故障预测：

    • 设备健康监测：通过对设备的运行数据进行时间序列预测，可以提前发现设备的潜在故障，采取预防性维护措施，减少停机时间。

    • 生产线优化：WOA+LSTM+ITransformer可以预测生产线的生产能力，帮助优化生产调度，提升生产效率。

  5. 交通流量预测：

    • 交通管理：通过分析交通流量的历史数据，WOA+LSTM+ITransformer可以预测交通拥堵情况，帮助城市管理者做出更精确的交通调度决策。

    • 交通事故预测：通过交通流量、天气和时间等因素的结合，模型能预测某些高风险时间段的交通事故发生概率。

1.LSTM

LSTM（Long Short-Term Memory，长短期记忆网络）是一种特殊的递归神经网络（RNN），设计用于解决标准RNN在处理长序列时的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM通过引入记忆单元和门控机制，可以在长时间跨度内保持和更新关键信息，从而在许多序列数据任务中表现出色。

LSTM的结构

LSTM的基本单元包括以下三个主要组件：

  1. 细胞状态（Cell State）：

    • 细胞状态是LSTM的核心部分，贯穿整个序列的数据流。它相当于一个直通通道，允许信息以最少的修改通过时间步长传播。细胞状态通过加法和乘法操作来控制信息的传递和遗忘，避免了梯度消失问题。

  2. 门控机制（Gates）： LSTM通过三个门控来调节信息的流动：

    • 遗忘门（Forget Gate）：决定细胞状态中哪些信息需要被遗忘。它接受前一时间步长的隐藏状态和当前输入，通过一个Sigmoid激活函数输出一个0到1之间的值，控制信息是否被丢弃。
    • 输入门（Input Gate）：决定当前时间步长的新信息对细胞状态的更新程度。输入门与当前输入和前一隐藏状态结合，通过Sigmoid激活函数输出控制信号。
    • 输出门（Output Gate）：决定细胞状态中的哪些部分将作为隐藏状态输出，并传递到下一时间步长。输出门通过Sigmoid激活函数，结合当前输入和前一隐藏状态，生成下一步的隐藏状态。

  3. 隐藏状态（Hidden State）：

    • 隐藏状态是LSTM输出的主要内容，也是传递到下一个时间步长的信息。它包含了LSTM单元对当前时间步长输入和细胞状态的理解。

                                  

 本文尝试使用傅里叶卷积改进itransformer，相结合进行时间序列的预测，作为一个创新性模型。

2.iTransformer

基于Transformer模型的时序预测架构通常将同一时间步的不同变量编码成一个统一的多维temporal token，并通过注意力机制来建模不同时间步之间的时序相关性。然而，近年来线性时序预测模型重新崛起，展现出比Transformer模型更优的效果，促使人们反思当前基于Transformer的时序预测架构的一些局限性：

  1. 对于同一时间步的数据点，变量之间可能具有不同的物理意义，采集时间可能不一致，且尺度差异显著。将这些变量强行编码为统一的temporal token，不再区分不同的通道（channels），可能会导致多变量间的相关性被削弱，从而无法有效学习基于变量的高效表征，不适用于多变量时序预测任务。在某些数据集中，保持变量通道的独立性并考虑变量之间的互相关性是非常必要的。此外，由于变量之间存在时滞性，一个时间点的temporal token所包含的信息量有限，从这些token出发，可能不利于建模全局的时序相关性。

  2. 在建模时间方向上的长期依赖性时，随着历史窗口长度的增加，Transformer面临性能下降和计算量爆炸的问题。

基于这些思考，提出了一种全新的基于Transformer的时序预测架构，该架构并未改变Transformer的网络结构，而是重新定义了注意力机制和前馈网络的作用。iTransformer将不同的变量独立编码为各自的token，通过注意力机制来建模变量之间的相关性，同时通过前馈网络建模变量的时序相关性，从而获取更优的时序表征。

图上部分是传统Transformer的运行机制，传统的Transformer是将同一时间戳下的各个变量赋予相同的Token值，会影响各个变量之间相关性的提取；同时当遇到时间不对齐事件时，这种方式也会引入噪声。传统的Transformer的self-attention和Embedding也会将时序信息打乱，这样也会对预测产生影响。基于此，本文提出iTransformer“倒置Transformer”，简而言之就是对时间序列采取一种“倒置视角”，将每个变量的整个时间序列独立地Embedding为一个token，并用注意力机制进行多元关联，同时利用FNN进行序列表示。

具体介绍可以看源码论文：https://arxiv.org/pdf/2310.06625

​

目前清华大学排列的不同任务预测效果，itransformer也排在前列，是一个相对优秀的模型。

3.WOA鲸鱼优化

鲸鱼优化算法（WOA，Whale Optimization Algorithm） 是一种基于群体智能的优化算法，模拟了座头鲸捕食行为的自然现象。该算法通过模仿鲸鱼群体在捕猎过程中的动态行为，进行全局搜索和局部搜索，从而实现优化目标。WOA是一个非常有效的全局优化算法，尤其适用于解决高维度、非线性、非凸等复杂优化问题。

WOA鲸鱼优化算法的过程

  1. 初始化：

    • 首先，随机初始化鲸鱼群体的位置。每个鲸鱼代表一个解，解的维度与问题的维度相同。群体中的每个个体的搜索位置可以看作是一个解向量。

    • 每个个体都有其位置和适应度值（目标函数的值），适应度值通常是优化问题的目标函数的值。

  2. 模拟捕食行为：
    WOA的核心思想来源于座头鲸的捕食行为，主要包括以下几种行为：

    • 螺旋更新位置（Spiral Updating Position）：
      座头鲸在捕猎时，会通过螺旋形的路径围绕猎物游动。在WOA中，这个过程被用来模拟鲸鱼在搜索空间中围绕最优解的动态更新过程。螺旋更新方程如下：

    • 围绕猎物游动（Encircling Prey）：
      座头鲸通常会在捕猎时围绕猎物游动，靠近猎物。在WOA中，这通过计算当前最优位置和当前鲸鱼位置之间的距离来实现。这种行为帮助算法集中搜索最优解。

    • 探索阶段与开发阶段（Exploration and Exploitation）：

      • 探索阶段：在全局搜索阶段，鲸鱼会随机游动，这时的算法会试图搜索全局最优解的周围区域。

      • 开发阶段：当鲸鱼靠近目标解时，算法转为局部搜索，精细探索当前区域的最优解。这一过程通过更新鲸鱼的步长和速度来控制。

  3. 更新位置与适应度评估：
    在每一轮迭代中，所有鲸鱼会根据螺旋更新方程更新位置，并计算新的适应度值。适应度值越低，表示解越接近目标最优解。

    • 如果某个鲸鱼的位置的适应度值比当前最优解的适应度值更好（即目标函数值更低），那么该鲸鱼将成为新的最优解。

    • 每一轮迭代后，更新所有鲸鱼的适应度，并通过选择最优的鲸鱼来引导搜索过程。

  4. 收敛和停止条件：
    通过多次迭代，鲸鱼群体会逐渐收敛到一个最优解，或者达到预设的最大迭代次数。根据停止条件，算法最终返回最优解。

  5. 输出结果：
    最终，算法输出最优解位置，即优化问题的解，或者达到预期目标的解。

WOA的优缺点

优势：

  • 全局搜索能力强：WOA具有较强的全局搜索能力，能够有效地避免局部最优解，尤其是在高维度和复杂的优化问题中。

  • 简单易实现：WOA不需要复杂的数学模型和推导，算法本身简单且易于实现。

  • 适应性强：WOA可以应用于多种类型的优化问题，包括单目标优化、多目标优化、约束优化等。

缺点：

  • 易陷入局部最优：尽管WOA有较强的全局搜索能力，但在某些情况下，算法仍可能陷入局部最优解，尤其是当搜索空间非常复杂时。

  • 参数敏感性：WOA的效果较为依赖于控制参数的选择，参数的设定不当可能导致算法性能下降。

4.实验部分

部分实验代码

class Model(nn.Module):"""Vanilla Transformerwith O(L^2) complexityPaper link: https://proceedings.neurips.cc/paper/2017/file/3f5ee243547dee91fbd053c1c4a845aa-Paper.pdf"""def __init__(self, configs):super(Model, self).__init__()self.pred_len = configs.pred_lenself.output_attention = configs.output_attentionself.lstm = LSTM(input_size=configs.enc_in, hidden_size=configs.d_model, num_layers=3,batch_size=configs.batch_size)# Embeddingself.enc_embedding = DataEmbedding(configs.enc_in, configs.d_model, configs.embed, configs.freq,configs.dropout)# Encoderself.encoder = Encoder([EncoderLayer(AttentionLayer(FullAttention(False, configs.factor, attention_dropout=configs.dropout,output_attention=configs.output_attention), configs.d_model, configs.n_heads),configs.d_model,configs.d_ff,dropout=configs.dropout,activation=configs.activation) for l in range(configs.e_layers)],norm_layer=torch.nn.LayerNorm(configs.d_model))# Decoderself.dec_embedding = DataEmbedding(configs.dec_in, configs.d_model, configs.embed, configs.freq,configs.dropout)self.decoder = Decoder([DecoderLayer(AttentionLayer(FullAttention(True, configs.factor, attention_dropout=configs.dropout,output_attention=False),configs.d_model, configs.n_heads),AttentionLayer(FullAttention(False, configs.factor, attention_dropout=configs.dropout,output_attention=False),configs.d_model, configs.n_heads),configs.d_model,configs.d_ff,dropout=configs.dropout,activation=configs.activation,)for l in range(configs.d_layers)],norm_layer=torch.nn.LayerNorm(configs.d_model),projection=nn.Linear(configs.d_model, configs.c_out, bias=True))

数据集

数据集都可以，只要是时间序列格式，不限领域，类似功率预测，风电光伏预测，负荷预测，流量预测，浓度预测，机械领域预测等等各种时间序列直接预测。可以做验证模型，对比模型。格式类似顶刊ETTH的时间序列格式即可。

这里是时间列+7列影响特征+1列预测特征（也可以没有时间）

实验结果

这里我按照训练集80%测试集20%进行训练。

功能如下


1.多变量输入，单变量输出/可改多输出
2.多时间步预测，单时间步预测
3.评价指标：R方  RMSE  MAE  MAPE 对比图
4.数据从excel/csv文件中读取，直接替换即可。
5.结果保存到文本中，可以后续处理。

6.对比模型消融实验也准备好了，一步到位
代码带数据，注释清晰，直接一键运行即可，适合新手小白。
接运行，主页还有其他优质模型，或者需要在此基础缝合模型或者其他模型要求，直接发要求给博主就行。

5.补充

创新性非常高，保底3区以上完全够用，效果也不错。代码里也有pdf理论知识和注释方便理解，代码是在顶会源码的基础上解决了大量报错，删除多余部分并且添加功能，适合小白，注释清楚，没学过都能看懂。

继续改进：LSTM也可以改为其他创新卷积或者提取特征模块，例如可将LSTM改为TCN，CNN或者其他提取特征的方式，itransformer也可以替换为其他主预测模型，另外也可以改其他2025年的新优化算法，继续提升创新。比如SSA，多元宇宙，VMd等等其他优化算法。如果需要也可以发要求私信bili博主。

模型预测效果优秀。结合其他模型或者其他效果都很不错。

6.源码以及详细视频讲解地址（适合小白）

代码地址：https://space.bilibili.com/51422950?spm_id_from=333.1007.0.0


 


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