灰狼算法+四模型对比！GWO-CNN-LSTM-Attention系列四模型多变量时序预测
摘要：聚划算！大对比！灰狼算法+四模型对比！GWO-CNN-LSTM-Attention系列四模型多变量时序预测，该代码特别适合需要横向对比不同深度学习模型性能的时序预测场景，研究者可通过参数快速适配不同预测需求，调整模型参数优化预测精度。
代码主要功能
该matlab代码实现了一个多模型融合的时间序列预测，结合了CNN-LSTM基础模型、注意力机制和灰狼优化算法（GWO），对给定的时序数据集进行预测和性能对比。主要功能包括：
- 数据预处理与特征重构
- 四种模型训练与预测：
• CNN-LSTM基础模型
• GWO优化的CNN-LSTM
• CNN-LSTM-Attention模型
• GWO优化的CNN-LSTM-Attention - 超参数自动优化（GWO算法）灰狼算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）是一种受自然界灰狼行为启发的优化算法。它模拟了灰狼的社会层次和狩猎策略，其中灰狼被分为四种角色：狼首领（Alpha）、狼副手（Beta）、狈顾问（Delta）和打工狼（Omega）。这种层次结构帮助灰狼以高效的方式组织狩猎和资源分配。
- 多维度结果可视化与性能评估
算法步骤 - 数据预处理：
• 导入Excel数据集
• 构建时序特征矩阵（延时步长=2）
• 7:3划分训练/测试集
• 数据归一化处理（[-1,1]区间） - 基础模型构建：
% CNN-LSTM结构
sequenceInputLayer → Conv2D(16) → ReLU → Conv2D(32) → ReLU →
LSTM(30) → FullyConnected → Regression - GWO优化流程：
• 优化目标函数：fical (适应度函数)
• 优化参数：学习率、L2正则化系数、隐藏层节点数
• 优化边界：[1e-3, 0.001, 5] 到 [0.1, 0.03, 100]
• 种群规模，迭代 - 注意力机制集成：
% SE注意力模块
GlobalAvgPooling → FC(16) → ReLU → FC(64) → Sigmoid →
FeatureWeighting → LSTM - 性能评估：
• 计算RMSE、MAE、MAPE、R²、MSE
• 多模型误差对比
运行环境要求
- MATLAB版本：R2020b或更高
- 文件依赖：
• 数据集.xlsx (输入数据)
• fical.m (适应度函数)
• GWO.m (优化算法)
• radarChart.m (雷达图工具)
应用场景 - 电力负荷预测：基于历史电力数据预测负载
- 股票价格预测：金融时间序列分析
- 气象预报：温度/湿度等气象参数预测
- 工业设备预测性维护：设备运行状态趋势预测
- 交通流量预测：城市交通管理系统
创新点分析 - 多模型融合架构：
• CNN提取空间特征 + LSTM捕获时序依赖 + 注意力机制聚焦关键特征 - 智能优化：
• 采用GWO自动搜索最优超参数组合 - 全方位评估体系：
• 多种可视化对比(雷达图/误差分布/预测曲线等)
• 多个评价指标(RMSE/MAE/MAPE/R²/MSE) - 工程实践优化：
• 数据平铺处理适应不同维度输入
• 早停机制防止过拟合
注：实际应用中需调整超参数边界和迭代次数，以获得更优性能。工业级部署时建议启用GPU加速。
运行效果
