时序预测模型对比：CNN、BiLSTM与Transformer实战

1. 项目概述

时序预测作为数据挖掘领域的核心任务，在气象预报、电力负荷预测、金融分析等领域具有广泛应用价值。随着深度学习技术的发展，基于神经网络的时序预测模型不断演进，其中CNN、BiLSTM、Transformer及其混合模型凭借各自优势成为研究热点。

本项目通过Matlab实现了五种主流时序预测模型的对比研究，包括：

• Transformer-BiLSTM混合模型
• Transformer模型
• CNN-BiLSTM混合模型
• BiLSTM模型
• CNN模型

研究结果表明，混合模型整体性能优于单一模型，其中Transformer-BiLSTM在长时序、多变量预测中表现最优，CNN在短时序预测中效率最高，BiLSTM在中等长度时序数据上表现稳定。

2. 模型原理与实现

2.1 CNN模型实现

CNN通过一维卷积核提取时序数据的局部特征。在Matlab中实现时，关键步骤包括：

matlab复制% 构建CNN网络结构
layers = [
    sequenceInputLayer(inputSize)
    convolution1dLayer(3, 32, 'Padding', 'same')
    reluLayer()
    maxPooling1dLayer(2, 'Stride', 2)
    fullyConnectedLayer(64)
    reluLayer()
    fullyConnectedLayer(32)
    reluLayer()
    fullyConnectedLayer(outputSize)
    regressionLayer()];

参数说明：

• convolution1dLayer：一维卷积层，3表示卷积核大小，32表示滤波器数量
• maxPooling1dLayer：最大池化层，2表示池化窗口大小
• 网络深度和宽度可根据数据复杂度调整

提示：CNN模型对短时序数据（如小时级、天级）效果较好，因其能有效捕捉局部波动特征。但对于长时序数据，可能无法充分建模长期依赖关系。

2.2 BiLSTM模型实现

BiLSTM通过双向LSTM层捕捉时序数据的正反向依赖关系。Matlab实现代码如下：

matlab复制%