💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥

🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。

💥1 概述

摘要：深度学习模型的超参数选择对模型的性能和泛化能力具有重要影响。本文提出了一种基于鲸鱼算法（WOA）优化长短期记忆神经网络（LSTM）模型的超参数选择方法。首先，我们介绍了LSTM模型的结构和训练过程。然后，我们详细介绍了鲸鱼算法的原理和优化过程。接着，我们将鲸鱼算法应用于LSTM模型的超参数优化中，并通过实验验证了该方法的有效性。实验结果表明，基于鲸鱼算法的超参数优化方法能够显著提高LSTM模型的预测性能，证明了该方法的有效性和实用性。

关键词：深度学习；长短期记忆神经网络；超参数优化；鲸鱼算法

1. 引言

深度学习作为一种强大的机器学习方法，在图像识别、自然语言处理、时间序列预测等领域取得了显著的成就。然而，深度学习模型的性能很大程度上取决于超参数的选择，如学习率、批量大小、隐藏层大小等。传统的超参数选择方法通常基于经验或者网格搜索，这种方法存在着效率低、易陷入局部最优等问题。因此，如何高效地选择深度学习模型的超参数成为了一个重要问题。

长短期记忆神经网络（LSTM）是一种常用的深度学习模型，特别适用于时间序列预测任务。然而，LSTM模型的超参数选择同样对其性能有着重要影响。因此，本文提出了一种基于鲸鱼算法的LSTM模型超参数优化方法。鲸鱼算法是一种新型的优化算法，模拟了鲸鱼觅食的行为，具有全局搜索能力和快速收敛的特点。通过将鲸鱼算法应用于LSTM模型的超参数优化中，可以有效提高LSTM模型的预测性能。

2. 长短期记忆神经网络

长短期记忆神经网络是一种特殊的循环神经网络（RNN），能够有效地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。LSTM模型通过引入输入门、遗忘门和输出门等机制，能够有效地处理时间序列数据，并在语音识别、股票预测、天气预报等领域取得了广泛应用。LSTM模型的超参数选择对其性能有着重要影响，包括学习率、隐藏层大小、输入维度等。

3. 鲸鱼算法

鲸鱼算法是一种新型的优化算法，模拟了鲸鱼觅食的行为。算法通过模拟鲸鱼的搜索过程，具有全局搜索能力和快速收敛的特点。鲸鱼算法通过更新鲸鱼的位置和速度，实现对目标函数的优化。算法具有简单、易实现、收敛速度快等优点，在函数优化、神经网络训练等领域取得了良好的效果。

4. 基于鲸鱼算法的LSTM模型超参数优化

本文将鲸鱼算法应用于LSTM模型的超参数优化中。首先，我们将LSTM模型的超参数作为优化变量，目标函数设为LSTM模型在验证集上的预测误差。然后，利用鲸鱼算法对目标函数进行优化，得到最优的超参数组合。最后，将最优的超参数组合应用于LSTM模型中，并通过实验验证其性能。

5. 实验结果与分析

我们在几个时间序列预测任务上对基于鲸鱼算法的LSTM模型超参数优化方法进行了实验。实验结果表明，与传统的超参数选择方法相比，基于鲸鱼算法的超参数优化方法能够显著提高LSTM模型的预测性能。包含特征可视化，数据由Excel导入，直接运行，这表明该方法具有很好的有效性和实用性。

6. 结论

本文提出了一种基于鲸鱼算法的LSTM模型超参数优化方法，并通过实验验证了其有效性。实验结果表明，该方法能够显著提高LSTM模型的预测性能，具有很好的实用性。未来，我们将进一步探索基于鲸鱼算法的深度学习模型优化方法，并将其应用于更多的实际问题中。

基于鲸鱼算法优化深度学习预测模型的超参数研究——以WOA-CNN-LSTM模型为例

摘要

深度学习模型的性能高度依赖超参数配置，传统方法易陷入局部最优且效率低下。本文提出基于鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）的CNN-LSTM混合模型超参数优化框架，通过模拟座头鲸的螺旋捕食行为，对卷积核数量、卷积核大小、LSTM隐藏层神经元数量、学习率等关键参数进行全局搜索。实验表明，优化后的模型在风电功率预测任务中，预测精度（MAPE）提升23.6%，训练收敛速度加快40%，且在光伏输出功率预测中展现出更强的抗噪声能力。研究为复杂时间序列预测任务提供了高效、鲁棒的超参数优化方案。

1. 引言

深度学习在时间序列预测领域取得突破性进展，但模型性能受超参数影响显著。以CNN-LSTM模型为例，其卷积层负责提取空间特征，LSTM层捕捉时间依赖关系，但超参数配置不当会导致过拟合或欠拟合。传统优化方法如网格搜索（Grid Search）计算复杂度呈指数增长，随机搜索（Random Search）效率低下，而贝叶斯优化（Bayesian Optimization）需构建概率代理模型，对高维参数空间适应性不足。

鲸鱼优化算法（WOA）通过模拟座头鲸的螺旋泡泡网捕食行为，在解空间中实现全局探索与局部开发的动态平衡。其核心优势在于：

• 全局搜索能力：通过随机游走避免陷入局部最优；
• 自适应收敛：利用螺旋更新机制动态调整搜索步长；
• 参数敏感性低：仅需设置种群规模和最大迭代次数，无需复杂调参。

本文将WOA应用于CNN-LSTM模型的超参数优化，构建WOA-CNN-LSTM框架，并在风电功率预测、光伏输出功率预测等场景中验证其有效性。

2. 理论基础

2.1 CNN-LSTM模型结构

CNN-LSTM模型融合卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）的优势，其结构分为三部分：

1. 特征提取层：CNN通过卷积核滑动提取输入数据的局部特征，池化层降低维度并增强鲁棒性；
2. 序列建模层：LSTM单元通过输入门、遗忘门、输出门控制信息流动，捕捉时间依赖关系；
3. 输出层：全连接层将特征映射至预测目标，采用均方误差（MSE）作为损失函数。

关键超参数包括：

• CNN部分：卷积核数量（16-128）、卷积核大小（3×3-7×7）、池化核大小（2×2-4×4）；
• LSTM部分：隐藏层神经元数量（64-512）、学习率（0.0001-0.01）、批次大小（32-256）；
• 训练参数：迭代次数（50-200）、Dropout率（0.1-0.5）。

2.2 鲸鱼优化算法（WOA）

WOA模拟座头鲸的三种捕食行为：

1. 包围猎物：通过调整位置向量向当前最优解靠近，数学表达式为：
   

编辑

3. WOA-CNN-LSTM优化框架

3.1 编码与适应度函数

采用实数编码将超参数映射为连续向量，例如：

个体=[32,5,128,0.001,64]

对应卷积核数量=32、卷积核大小=5×5、LSTM神经元数量=128、学习率=0.001、批次大小=64。

适应度函数定义为验证集上的预测误差倒数：

编辑

其中，MAPE（平均绝对百分比误差）衡量预测值与真实值的偏差程度。

3.2 优化流程

1. 初始化种群：随机生成N个个体，每个个体代表一组超参数组合；
2. 训练与评估：对每个个体训练CNN-LSTM模型，计算验证集MAPE并更新适应度；
3. 位置更新：根据WOA的包围、螺旋或随机搜索策略调整个体位置；
4. 终止条件：达到最大迭代次数或适应度收敛阈值时停止搜索；
5. 模型部署：将最优超参数组合应用于测试集，评估最终性能。

4. 实验验证

4.1 数据集与实验设置

选取风电功率预测（某风电场2020-2022年数据，采样间隔15分钟）和光伏输出功率预测（某光伏电站2021年数据，采样间隔10分钟）作为测试场景。数据预处理包括：

• 归一化：将输入特征缩放至[0,1]区间；
• 滑动窗口：构建时间序列样本（窗口长度=24，预测步长=1）；
• 数据划分：训练集（70%）、验证集（15%）、测试集（15%）。

对比方法包括：

• 基准模型：未优化的CNN-LSTM；
• 传统方法：网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）；
• 元启发式算法：粒子群优化（PSO）、遗传算法（GA）。

4.2 结果分析

4.2.1 风电功率预测

WOA优化后的模型MAPE降低23.6%，RMSE减少38.8%，且训练时间较PSO缩短40.5%。适应度曲线显示，WOA在迭代20次后即收敛至最优解，而PSO和GA需50次以上。

4.2.2 光伏输出功率预测

在数据中添加5%高斯噪声以模拟传感器误差，测试模型鲁棒性：

WOA优化后的模型在噪声环境下MAPE仅增加1.27%，显著低于其他方法，表明其通过自适应调整卷积核大小和学习率，有效抑制了噪声干扰。

4.3 可视化分析

• 特征可视化：通过t-SNE降维展示CNN提取的特征分布，WOA优化后的模型特征聚类更紧凑，类间距离更大；
• 损失曲线：WOA模型的训练损失在50次迭代后降至0.02以下，较基准模型提前80次迭代收敛；
• 参数分布：最优解中卷积核大小集中于5×5，LSTM神经元数量为256，学习率为0.0005，符合经验规律。

5. 结论与展望

本文提出基于WOA的CNN-LSTM超参数优化框架，通过模拟鲸鱼捕食行为实现全局搜索与局部开发的平衡。实验表明，该框架在风电功率预测中精度提升23.6%，训练效率提高40%，且在噪声环境下鲁棒性显著增强。未来工作将聚焦以下方向：

1. 多目标优化：同时优化预测精度与模型复杂度，避免过拟合；
2. 动态参数调整：引入自适应WOA，根据训练进度动态调整搜索策略；
3. 跨领域应用：将框架扩展至交通流量预测、金融时间序列分析等领域。参考文献

📚2 运行结果

编辑

编辑

编辑

编辑

🎉3 参考文献

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。

[1]李婧琦.基于鲸鱼算法优化LSTM的股票价格预测模型[J].智能计算机与应用, 2023, 13(2):35-40.

[2]高彦琳,战学刚,迟呈英.基于CNN-LSTM模型的情感分析研究[J].辽宁科技大学学报