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代码功能

该代码实现了一个多模型回归预测，通过CNN、LSTM、CNN-LSTM及SSA-CNN-LSTM模型对数据进行预测，并进行全面的性能对比与可视化分析。麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm，SSA）是一种受麻雀觅食和反捕食行为启发的群智能优化算法。它通过模拟麻雀种群的社会交互行为，如发现食物、跟随觅食、以及在遇到危险时逃避等，来寻找问题的最优解。SSA优化隐藏层节点数、初始学习率、L2正则化系数。核心功能包括：

1. 数据预处理：导入、随机打乱、训练/测试集划分、归一化
2. 深度学习建模：构建CNN/LSTM/CNN-LSTM/SSA-CNN-LSTM四类模型
3. 智能优化：使用SSA算法优化CNN-LSTM超参数
4. 预测与评估：计算RMSE/MAE/MAPE/R²等指标
5. 可视化分析：损失曲线/预测对比/误差分析/雷达图/罗盘图等图表

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算法步骤与技术路线

1. 数据预处理

%% 核心步骤
res = xlsread('data.xlsx');         % 导入Excel数据
res = res(randperm(num_samples), :);% 随机打乱数据
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train); % 归一化到[0,1]
p_train = reshape(p_train, f_, 1, 1, M); % 转换为4D张量(CNN输入)

• 技术特点：数据规范化 + 维度转换适配深度学习输入

2. 多模型构建

(1) CNN模型

layers = [imageInputLayer([f_, 1, 1])convolution2dLayer([3,1], 16)  % 卷积核3×1batchNormalizationLayerreluLayerfullyConnectedLayer(outdim)regressionLayer];

(2) LSTM模型

layers = [sequenceInputLayer(f_)lstmLayer(20, 'OutputMode','last') % 20个隐藏单元fullyConnectedLayer(outdim)regressionLayer];

(3) CNN-LSTM融合模型

lgraph = layerGraph();
tempLayers = [sequenceInputLayer([f_,1,1])sequenceFoldingLayer()];
lgraph = addLayers(lgraph, tempLayers);
% 添加卷积层和LSTM层...
lgraph = connectLayers(lgraph, "seqfold/out", "conv_1"); 

3. SSA优化算法

%% 超参数优化
best_hd = round(Best_pos(1,3));  % 最优LSTM节点数
best_lr = abs(Best_pos(1,2));    % 最优学习率
best_l2 = abs(Best_pos(1,1));    % 最优L2正则化系数

• 优化参数：LSTM节点数(5-100)、学习率(0.001-0.1)、L2正则化(0.001-0.03)
• 优化机制：SSA搜索最优解

4. 预测与评估

%% 核心评估函数
function [RMSE, R2, MAE, MAPE, MSE] = calc_error(T_true, T_pred)

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关键参数设定

参数类别	参数名	设定值	作用
数据划分	num_size	0.7	训练集占比
CNN	ConvolutionSize	[3,1]	卷积核尺寸
	NumFilters	16→32	特征图数量
LSTM	NumHiddenUnits	20	隐藏层单元数
训练参数	MaxEpochs	500	最大训练轮数
	MiniBatchSize	256	批处理大小
	InitialLearnRate	5e-3~5e-2	初始学习率
SSA优化	SearchAgents	5	种群规模
	Max_iterations	6	最大迭代次数

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运行环境要求

1. MATLAB版本：R2020b或更高
2. 依赖函数：
   • mapminmax（数据归一化）
   • BKA.m（优化算法）
   • fical.m（优化目标函数）
   • radarChart.m（雷达图绘制）

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应用场景

1. 金融预测：股票价格/汇率波动预测
2. 环境科学：PM2.5浓度预测/气温变化预测
3. 交通规划：客流量预测/出租车需求预测

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技术亮点

1. 多模型对比：CNN/LSTM/CNN-LSTM/SSA-CNN-LSTM四模型
2. 智能优化：SSA算法自动调参提升模型性能
3. 可视化体系：
   • 训练过程监控（损失/误差曲线）
   • 预测结果对比（折线图/组合图）
   • 模型性能评估（雷达图/罗盘图/柱状图）
4. 全面评估指标：RMSE/MAE/MAPE/R²/MSE五维评价

通过系统化的模型对比和可视化分析，该代码为回归预测提供了完整的解决方案，特别适合需要模型优化和性能验证的研究场景。

数据集

效果

代码获取：私信回复采用麻雀搜索优化算法SSA-CNN-LSTM、CNN-LSTM、LSTM、CNN四模型多变量回归预测，多输入单输出（Matlab）