目录多步预测案例多步预测教程创新点与原理①创新点一基于CNN-LSTM的多尺度特征联合提取架构②创新点二融合SE通道注意力机制的自适应特征重标定策略③创新点三基于SOO智能算法的超参数自适应寻优结果展示全家桶目录获取方式关于多步预测之前已经给大家带来过两篇推文Matlab终于能实现真正的多步预测Transformer-BiGRU多步预测保姆级教程附Matlab代码还在用单步预测ALA-BiTCN-BiGRU一键实现多步预测吸引审稿人附Matlab代码很多小伙伴后台问我如果数据集存在时间上的顺序比如风电光伏功率预测、降水量预测、碳价预测等等这时候怎么办这时候就不能打乱数据集需要用到多步预测。多步预测需要一次性预测未来多个时刻的值。传统市面上的多变量时间序列预测程序都是单步的但这种预测几乎没有任何意义举个例子做碳价格预测每次只预测一个点看似精度很高实际只是拟合过去序列因此大家往往会看到有很多滞后现象换句话说如果你用前一天的价格当作预测的价格说不定也比复杂的深度学习模型要好得多。另外传统的CNN-LSTM-Attention模型已经被用的比较多了很多小伙伴既想要复杂模型又想要创新点。因此今天给大家带来一期基于25年最新SCI算法恒星振荡算法SOO优化CNN-LSTM-Attention的多步预测代码不仅可以显著增加工作量也能够真正反映出预测效果。您只需做的工作替换Excel数据一键运行main文件即可非常适合新手小白多步预测案例这里选用2019年3月某地的一个风电功率数据集这是一个典型的多变量时间序列数据集特征包括风速、温度、气压等等15min一个点。同时设置延时步长即滑动窗口为3。更换自己的数据时只需最后一列放想要预测的列其余列放特征即可无需更改代码时间可以不用放因为程序不会读取时间非常方便多步预测教程时间序列的多步预测是以一维或多维的多个历史数据为输入变量输入到设定的预测模型中去再由模型对数据进行拟合最终输出某区间时刻的未来值可以看下面这张图多步预测也分很多类型比如直接策略、递归策略、多输出策略等等。在我们的代码中是一次性收集了连续多个历史时刻作为输入并将紧随其后的多个时刻作为输出。因此模型的目标是kim表示历史时间步长度(即连续 kim 个历史时刻作为输入)而zim表示预测的步长。模型每次会一次性输出多个未来时刻的预测值因此我们的模型采用的是直接多步预测Direct Multi-step。创新点与原理如果有小伙伴想要拿这个模型写论文这里的文字都是可以借鉴和参考的①创新点一基于CNN-LSTM的多尺度特征联合提取架构针对传统单一模型难以同时捕捉数据中空间局部特征和时间序列长程依赖的局限性我们创新性地构建了CNN-LSTM联合特征提取架构。CNN通过卷积运算自动学习原始数据中的空间依赖性提取与输出密切相关的局部特征。其卷积计算过程式为在此基础上LSTM作为时序建模核心利用门控机制有效捕捉单元之间的记忆长期依赖关系克服了传统RNN中梯度消失的瓶颈。这种空间特征提取时序建模的双层架构设计使模型能够以更全面的视角解析数据中的多尺度时空耦合关系为后续预测提供了高质量的特征表示基础。②创新点二融合SE通道注意力机制的自适应特征重标定策略尽管CNN-LSTM架构能够提取丰富的时空特征但在特征通道维度上不同通道的特征贡献被平等对待这可能导致冗余或噪声特征干扰预测精度。为此我们引入了Squeeze-and-ExcitationSE通道注意力机制通过显式建模通道间的依赖关系使网络能够自适应地聚焦于最具判别力的特征通道抑制低价值通道的干扰。该机制主要包含三个关键步骤①特征压缩。通过全局平均池化将每个通道的空间信息压缩为一个标量描述符获取通道级全局信息式(1)中Z向量代表着通道描述符ZC为第C个通道压缩完的全局信息H和W 为CNN输出的高度和宽度。②特征激活。基于压缩后的通道描述符采用带Sigmoid激活的双全连接层门控机制自适应学习通道间的非线性依赖关系其中δ指ReLU函数S为学习到的通道之间依赖性的Z向量。③通道权重调整。将学习到的注意力权重逐通道施加于原始特征实现对关键特征的增强和噪声特征的抑制UC指原来C通道的全局信息XC指学习到通道依赖性的UC。③创新点三基于SOO智能算法的超参数自适应寻优CNN-LSTM-Attention模型的性能表现高度依赖其复杂的超参数组合。而传统的网格搜索或人工试错法在参数寻优时往往效率低下。为解决这一难题我们创新性地引入了恒星振荡优化算法SOO用来优化学习率、神经元个数、L2正则化系数三大参数。恒星振荡优化算法SOO是2025年刚发表于SCI一区期刊《Cluster Computing》的最新智能算法实验结果表明SOO算法在大部分测试函数上均取得了最优结果你先用你就是创新往期介绍该算法的推文如下2025年SCI一区新算法-恒星振荡优化算法(SOO)-公式原理详解与性能测评 Matlab代码免费获取结果展示我们使用上面的风电功率数据集设置模型超参数为最大迭代次数为100Adam 梯度下降算法划分60%为训练集20%为验证集20%为测试集其余参数均为默认参数。同时设置历史时间步即时间窗与预测步长不同为3。首先是单步预测也就是1步效果如下单步预测时RMSE为16R2为0.93精度还是非常高的再来看下2步预测2步预测时精度相比于单步有些许的下降RMSE为26这也完美符合多步预测的规律预测的步长越长精度肯定越低。最后看下4步预测4步预测时精度下降的更多毕竟直接预测未来4个时刻还是非常有难度的但这个结果也非常不错。当然我们代码中还有很多其他图片可以放到论文里吸引审稿人迭代曲线图误差直方图训练集以及测试集的线性拟合图网络结构图最后命令行窗口也会清楚地显示R2、MAE、RMSE、MAPE的误差指标以上结果展示中所有图片作者都已精心整理过代码都可以一键运行main直接出图不信的话可以看下面文件夹截图非常清晰明了全家桶目录因此目前的全家桶已经包含了10种主流及小众模型包括基础的LSTM、GRU以及小众新颖的Transformer-BiGRU、BiTCN类模型大家也可以自行尝试哪个模型更加匹配自己的数据集具体如下图片所示购买后如果以后推出其他多步预测模型直接免费下载无需再次付费。但如果你之后再买一旦推出新模型价格必然会上涨。因此需要创新的小伙伴请尽早下手。获取方式1.只想要文章中SOO-CNN-LSTM-Attention单品的同学点击下方小卡片再后台回复关键字多步预测单品2.已将本文算法加入故障诊断全家桶中点击下方小卡片再后台回复关键字不区分大小写多步预测全家桶