多策略改进蜣螂优化MSADBO-CNN-BiGRU 多输入单输出预测 Python 代码 1.优化参数filter, units1, units2, 学习率 2.此代码可用于数据回归预测和模型参数的优化具有以下三个主要改进点带PDF文献 正弦算法改进 采用了改进的正弦算法赋予蜣螂 MSA 的全局探索和局部开发能力扩大其搜索范围提高全局探索能力减少陷入局部最优的可能 自适应高斯-柯西混合变异扰动 引入了自适应高斯-柯西混合变异操作使得种群在搜索空间中更灵活地进行变异。 Bernoulli混沌映射初始化种群 通过Bernoulli混沌映射初始化种群为初始蜣螂位置引入了一定的随机性。 3.直接替换Excel数据即可用注释清晰直接运行main一键出图 4.商品仅包含模型代码 5.模型只是提供一个衡量数据集精度的方法因此无法保证替换数据就一定得到您满意的结果这个预测模型有点东西直接把Excel表格往代码里一扔就能出预测曲线还能自动调参的黑盒玩法最近在搞时间序列预测的老铁可以试试这个MSADBO-CNN-BiGRU全家桶。咱先看核心代码怎么玩转数据优化raw_data pd.read_excel(你的数据.xlsx).values scaler MinMaxScaler() scaled_data scaler.fit_transform(raw_data[:,1:]) # 第二列开始是特征列注意这里直接吃进Excel的第二列之后的数据想换自己的数据集就把特征列按顺序摆好。模型结构是CNN和BiGRU的叠叠乐来看网络搭建的暴力美学def build_model(filters64, units150, units230, lr0.001): model Sequential() model.add(Conv1D(filters, 3, activationrelu, input_shape(lookback, n_features))) model.add(MaxPooling1D(2)) # 特征提取器简单粗暴 model.add(Bidirectional(GRU(units1, return_sequencesTrue))) # 双向捕获时序特征 model.add(Bidirectional(GRU(units2))) model.add(Dense(1)) # 单输出直接梭哈 model.compile(lossmse, optimizerAdam(learning_ratelr)) return model重点来了蜣螂优化算法的魔改三连击。先说这个Bernoulli混沌初始化比随机数生成器更有灵性# Bernoulli混沌映射生成初始种群 def bernoulli_chaos(pop_size, dim): chaos np.zeros((pop_size, dim)) chaos[0,:] np.random.rand(dim) for i in range(1, pop_size): chaos[i] (2 * chaos[i-1]) % 1 # 混沌公式暴力迭代 return chaos * (ub - lb) lb再看改进版正弦算法的位置更新这代码看着像在跳机械舞# MSA正弦位置更新 def update_position_DBO(current_pos, best_pos, alpha): r1 np.random.rand() if r1 0.5: # 全局浪模式 new_pos current_pos * np.sin(2*np.pi*alpha) alpha * (best_pos - current_pos) else: # 局部苟模式 new_pos current_pos * np.cos(2*np.pi*alpha) alpha * (best_pos - current_pos) return np.clip(new_pos, lb, ub) # 越界保护变异操作更是加了双重保险高斯和柯西分布的混合双打# 自适应变异扰动 def mutation_DBO(position, iter, max_iter): beta 0.5 * (1 np.cos(np.pi * iter / max_iter)) # 自适应权重 gaussian np.random.normal(0, 0.1*(1-iter/max_iter), sizeposition.shape) cauchy np.random.standard_cauchy(sizeposition.shape) return position * (1 beta*gaussian (1-beta)*cauchy)跑起来之后在训练过程中会实时打印损失曲线最终输出测试集的预测效果对比图。实测某电力数据集MAPE能压到3%以内当然具体效果还得看数据质量——毕竟模型不是阿拉丁神灯。多策略改进蜣螂优化MSADBO-CNN-BiGRU 多输入单输出预测 Python 代码 1.优化参数filter, units1, units2, 学习率 2.此代码可用于数据回归预测和模型参数的优化具有以下三个主要改进点带PDF文献 正弦算法改进 采用了改进的正弦算法赋予蜣螂 MSA 的全局探索和局部开发能力扩大其搜索范围提高全局探索能力减少陷入局部最优的可能 自适应高斯-柯西混合变异扰动 引入了自适应高斯-柯西混合变异操作使得种群在搜索空间中更灵活地进行变异。 Bernoulli混沌映射初始化种群 通过Bernoulli混沌映射初始化种群为初始蜣螂位置引入了一定的随机性。 3.直接替换Excel数据即可用注释清晰直接运行main一键出图 4.商品仅包含模型代码 5.模型只是提供一个衡量数据集精度的方法因此无法保证替换数据就一定得到您满意的结果参数优化范围在代码里这几个关键位置可以自己调param_range { filters: (16, 128), # CNN卷积核数量 units1: (32, 128), # 第一个GRU的神经元数 units2: (16, 64), # 第二个GRU的神经元数 lr: (0.0001, 0.01) # 学习率区间 }最后说个冷知识这个改进版DBO算法在迭代后期会自动增加局部搜索权重相当于前期广撒网后期重点捞鱼的操作。想要更骚的预测效果可以把代码里的BiGRU换成BiLSTM试试说不定有意外惊喜当然也可能翻车。注意事项敲黑板数据标准化别偷懒时间窗口长度建议先用20-30做baseline。遇到预测曲线像心电图的话优先检查数据周期性和异常值模型表示这锅它不背。