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程序名称：基于VPPSO（速度暂停粒子群算法）-CNN-BiGRU(双向门控循环单元）-Attention（注意力机制）的多变量时间序列回归预测

实现平台：matlab（2023b以上版本）

代码简介：提出基于VPPSO-CNN-BiGRU-Attention 的多变量时间序列回归预测模型，该模型可以自适应性的预测任意数量指标的时间序列，如风电光伏负荷，电价，气象等，导入数据即可，无需任何调试。代码具有一定创新性，注释详细！

粒子群优化( Particle Swarm Optimization，PSO)是一种经典的元启发式优化算法，PSO存在两个主要问题:收敛速度慢和易陷入局部最优。此外，该算法在高维问题上的性能大幅下降。VPPSO（Velocity pausing particle swarm optimization）算法是 Tareq M.Shami 等人在2023年提出的改进算法，表现出很好的竞争力。提出粒子可以在每次迭代中以较慢或较快的速度移动，这种设计思想称为速度暂停思想，即每个粒子以一定概率允许它们以上一次迭代中相同的速度移动。速度暂停粒子群优化将速度暂停思想引入到传统的PSO中，允许粒子具有三种不同速度运动的潜力，即速度较慢、速度较快和速度恒定，即认为每个粒子在每次迭代时不必更新其速度。恒定速度的设计有助于寻优过程中平衡探索和利用，避免经典PSO的严重早熟收敛。

CNN-BiGRU-Attention模型在多变量时间序列回归预测任务中展现显著优势，其核心优势在于多层级特征融合和动态信息聚焦。

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CNN模块：局部特征与空间关系捕捉

• 局部特征提取：通过一维卷积（Conv1D）滑动窗口，有效捕捉时间序列中短期局部模式（如小时级波动、日周期变化），同时处理相邻时间点的非线性关系。

• 多变量空间关联：将多变量视为“多通道”输入，卷积核可跨变量维度提取变量间的潜在空间相关性（如气温与湿度对能耗的协同影响）。

• 降维与平移不变性：池化操作减少序列长度，降低计算复杂度，同时增强模型对噪声和局部平移的鲁棒性。

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BiGRU模块：长时依赖与双向上下文建模

• 双向时序建模：BiGRU通过前向和后向GRU分支，同时捕捉时间序列的历史趋势（如长期增长）和未来潜在上下文（如周期性波动的后续影响），弥补单向RNN的信息盲区。

• 门控机制抗梯度消失：GRU的更新门和重置门动态调节信息流，缓解长序列训练中的梯度消失问题，更适合建模复杂长期依赖（如季节性与突发事件的叠加效应）。

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Attention机制：动态权重分配与关键信息聚焦

• 时间步重要性识别：通过注意力权重动态分配不同时间步的重要性（如突发事件时间点的特征强化），避免传统模型对均匀时序的过度假设。

• 特征维度注意力扩展：部分设计可引入变量级注意力（如对能源预测中的温度变量赋予更高权重），提升多变量贡献度的可解释性。

• 缓解信息过载：在长序列预测中，自动过滤噪声信息，聚焦关键时段（如股价预测中的政策发布时刻）。

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组合优势：协同增强与场景适配性

• 层级特征融合：

CNN（局部细节）→ BiGRU（全局时序）→ Attention（关键聚焦）形成递进式特征抽象，兼顾短期波动与长期趋势。

• 多变量高维处理：同时建模变量间相关性（CNN）与时序动态性（BiGRU），适用于传感器网络、气象数据等高维异构输入场景。

• 灵活可扩展性：支持添加位置编码、多头注意力等模块，适配更复杂的时空预测任务（如交通流量预测）。

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对比传统模型的性能提升

• 对比单一模型：

超越CNN/RNN的单一时序建模能力（如ARIMA无法处理非线性，LSTM忽略局部特征）。在公开数据集（如ETTh1、Solar Energy）上，MAE/RMSE指标通常较传统模型降低10%-30%。

• 对比其他混合模型：

较CNN-LSTM结构，BiGRU+Attention对长期依赖和关键信息的捕捉更精准；较Transformer，在中小规模数据下训练更稳定，且计算复杂度更低。

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典型应用场景

• 能源领域：风电光伏负荷预测（多变量：温度、湿度、日期类型）

• 金融领域：多因子股票价格回归（变量：交易量、新闻情绪、技术指标）

• 工业物联网：设备剩余寿命预测（多传感器时序数据融合）

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该模型通过空间-时序-注意力三重协同机制，在多变量时序预测任务中实现了精度与鲁棒性的平衡，是复杂动态系统建模的有效工具。

参考文献：《Velocity pausing particle swarm optimization: A novel variant for globaloptimization》《求解全局优化问题的SCA-VPPSO算法及其应用》《基于VMD-IDBO-BiGRU的短期电力负荷预测》《基于CNN-BiGRU网络的超短期风电功率预测》《基于注意力机制的CNN-BiGRU超短期省间现货购电需求预测 》《基于自注意力机制增强的CNN-LSTM的榴弹轨迹多步超前预测》《基于注意力机制的CNN-LSTM-XGBoost台风暴雨电力气象混合预测模型》《基于CNN-LSTM和注意力机制的多芯光纤形状坐标预测》《基于QMD-LDBO-BiGRU的风速预测模型》《基于注意力机制的CNN-BiGRU超短期省间现货购电需求预测》《基于多任务双层注意力优化的TCN-BiGRU综合能源负荷短期预测》《基于数据优化和CQR-CNN-BiGRU模型的光伏功率超短期区间预测》

代码获取方式：【原创改进代码】基于VPPSO（速度暂停粒子群算法）-CNN-BiGRU-Attention的多变量时间序列回归预测

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