1 介绍

随着工业生产、金融市场、能源消耗、交通流量等领域产生大量时间序列数据，如何高精度预测未来趋势成为热门研究方向。传统时间序列预测方法（如ARIMA、SVR）在处理高维非线性和长依赖问题时往往效果有限。为此，本文基于 MATLAB 平台实现了三种深度混合模型：CNN-BiLSTM-Attention、CNN-GRU-Attention 和 CNN-LSTM-Attention。这三种模型通过卷积神经网络(CNN) 提取局部时序特征，结合 循环神经网络(RNN)（包括LSTM、BiLSTM、GRU）捕获长时依赖，再利用 注意力机制(Attention) 对不同时间步的特征进行加权，提升预测精度和可解释性。

2 方法

（1）CNN-LSTM-Attention

CNN层提取局部时序特征。LSTM层捕获时间序列的长期依赖，缓解梯度消失问题。Attention层聚焦关键时间步，提高预测精度和可解释性。

LSTM(Long_short_term_memory),使用LSTM模型可以更好的捕捉到较长距离的依赖关系，通过训练可以学到记忆那些信息和遗忘那些信息， 能解决梯度爆炸和梯度弥散问题，可以处理更长的文本数据。

（2）CNN-GRU-Attention

CNN层提取局部特征。GRU层在保留长依赖能力的同时计算更高效，参数更少。Attention层根据时序重要性动态加权，聚焦关键时间点。

GRU在LSTM的基础上进行结构精简：一方面将输入门和遗忘门合并为更新门以同时控制信息的保留与丢弃，另一方面取消独立的记忆单元而在隐藏状态中通过门控直接完成信息的线性更新，从而在保持长期依赖建模能力的同时显著降低模型复杂度与参数量。

（3）CNN-BiLSTM-Attention

CNN层通过一维卷积提取输入时间序列的局部模式特征（如趋势、波动）。BiLSTM层，双向长短期记忆网络同时捕获前向与后向的时间依赖，更好地建模长程关系。Attention层对 BiLSTM 输出的每个时间步计算权重，突出关键时间片段，生成加权特征用于预测。

BiLSTM（双向长短期记忆网络） 是在传统 LSTM 的基础上提出的一种改进结构，用于同时捕获序列数据中前向和后向的上下文信息。传统 LSTM 只能从过去到未来单方向建模序列，而 BiLSTM 通过在同一层中并行构建正向 LSTM 和反向 LSTM，并将两者的隐藏状态拼接或加权后作为输出，使得模型在每个时间步都能利用到前后完整的上下文特征。

3 结果

（1）数据输入

模型输入共8列数据，设置前7列为输入特征，最后一列为输出特征，修改数据集会自动获取新数据的输入特征和输出特征。

（2）结果对比

①CNN-LSTM-Attention

②CNN-GRU-Attention

③CNN-BiLSTM-Attention

注：实验结果受数据集特征及超参数设置影响，不同数据集或参数组合可能导致性能差异，本文结果仅供参考。

3 代码下载

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MATLAB时间序列预测：基于CNN-循环网络-注意力机制的时间序列分析

最后：

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