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深度学习时序预测：CNN、BiLSTM与Transformer模型对比

Scifi-gamer·2026-08-01·阅读 44 GEO检测（免费）
时序预测深度学习CNN
|难度：普通|阅读约 10 分钟

1. 时序预测模型研究概述

时序预测作为数据分析领域的重要分支，其核心目标是通过分析历史数据中的时间依赖关系来预测未来趋势。随着深度学习技术的发展，各类神经网络模型在时序预测任务中展现出强大潜力。本研究聚焦五种主流模型：CNN、BiLSTM、Transformer及其混合模型CNN-BiLSTM和Transformer-BiLSTM，通过系统性对比揭示各模型在不同数据场景下的性能表现。

在实际工程应用中，模型选择往往需要权衡预测精度与计算成本。混合模型虽然通常表现更优，但其训练复杂度也显著高于单一模型，这在实际部署时需要重点考量。

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2. 模型原理深度解析

2.1 CNN模型架构特点

卷积神经网络通过一维卷积核捕捉时序数据的局部特征。典型配置包含：

  • 输入层：接收形状为(batch_size, timesteps, features)的张量
  • 卷积层：使用32个大小为3的卷积核，步长为1，'same'填充
  • 池化层：最大池化，窗口大小为2
  • 全连接层：64和32个神经元的两层结构
matlab复制% MATLAB中CNN层定义示例
layers = [
    sequenceInputLayer(inputSize)
    convolution1dLayer(3,32,'Padding','same')
    reluLayer()
    maxPooling1dLayer(2,'Stride',2)
    fullyConnectedLayer(64)
    reluLayer()
    fullyConnectedLayer(32)
    fullyConnectedLayer(outputSize)
    regressionLayer];

2.2 BiLSTM工作机制

双向LSTM通过正向和反向两个LSTM层捕捉时序依赖：

  • 隐藏单元数：64
  • 层数：2
  • 融合方式：拼接(concatenate)
  • Dropout率：0.2
matlab复制% BiLSTM层定义
layers = [
    sequenceInputLayer(inputSize)
    bilstmLayer(64,'OutputMode','sequence')
    dropou
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