目录

1.前言

2.算法测试效果图预览

3.算法运行软件版本

4.部分核心程序

5.算法理论概述

6.算法完整程序工程

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1.前言

      基于PSO粒子群优化的Transformer-LSTM时间序列预测算法，是粒子群优化（全局优化算法） 与Transformer-LSTM混合深度学习模型的结合体，核心解决传统Transformer-LSTM网络超参数人工调参效率低、预测精度差、模型泛化能力弱的问题，专门面向非线性、非平稳、长时序依赖的时间序列预测任务（如电池容量预测、负荷预测等）。

       本文提出了一种基于PSO优化的Transformer-LSTM混合模型用于时间序列预测。该算法通过粒子群优化自动调整网络超参数，结合Transformer的全局特征提取能力和LSTM的局部时序建模优势。实验结果表明，该方法在电池容量预测等任务中有效提升了预测精度和泛化能力，解决了传统方法调参效率低、预测效果差的问题。MATLAB实现显示训练集和测试集的均方误差均显著降低，验证了模型的有效性。该算法适用于电力负荷预测、交通流量预测等多种时序预测场景，特别适合对精度要求高的工业和金融应用。

2.算法测试效果图预览

3.算法运行软件版本

matlab2024b

4.部分核心程序

%参数设置
options = trainingOptions('adam', ...       
    'MaxEpochs', 100, ...                   
    'InitialLearnRate', RR, ...           
    'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...   
    'LearnRateDropFactor', 0.1, ...         
    'LearnRateDropPeriod', 80, ...          % 学习率
    'Shuffle', 'every-epoch', ...           
    'Plots', 'none', ...                    
    'Verbose', false);
 
%训练模型
[net,INFO]= trainNetwork(P_train2, T_train, lgraph, options);
 
%仿真预测
Dat_pre1  = predict(net, P_train2);
Dat_pre2  = predict(net, P_test2 );
%反归一化
Dat_pre1s = mapminmax('reverse', Dat_pre1', PS2);
Dat_pre2s = mapminmax('reverse', Dat_pre2', PS2);
 
 
T_train   = T_train';
T_test    = T_test' ;
%均方根误差
error1 = sqrt(sum((Dat_pre1s - T_train).^2) ./ LL1);
error2 = sqrt(sum((Dat_pre2s - T_test ).^2) ./ LL2);
 
%MSE
mse1 = sum((Dat_pre1s - T_train).^2)./LL1;
mse2 = sum((Dat_pre2s - T_test).^2)./LL2;
disp(['训练集MSE：', num2str(mse1)])
disp(['测试集MSE：', num2str(mse2)])
 
 
 
figure
plot(1:length(dat_train),dat_train,'g-','LineWidth',2);
hold on
plot(starts+1:starts+length(Dat_pre1s),Dat_pre1s,'r-','LineWidth',2)
legend('真实值','预测值')
xlabel('cycle')
ylabel('capacity')
xlim([0 length(dat_train)+1])
ylim([1.2 2.0])
grid on
 
 
figure
plot(1:length(dat_test),dat_test,'g-','LineWidth',2);
hold on
plot(starts+1:starts+length(Dat_pre2s),Dat_pre2s,'r-','LineWidth',2)
legend('真实值','预测值')
xlabel('cycle')
ylabel('capacity')
xlim([0 length(dat_test)+1])
ylim([1 2.2])
grid on
253

5.算法理论概述

Transformer模块：基于自注意力机制 ，核心解决长距离时序依赖捕捉问题。通过多头自注意力机制计算序列中每个时间步与其他时间步的关联权重，忽略时序距离限制，提取全局时序特征；结合位置编码保留时间序列的先后顺序信息，弥补自注意力机制无位置感知的缺陷。

LSTM模块：长短期记忆网络，核心解决局部时序特征提取问题。通过门控结构（输入门、遗忘门、输出门）过滤无效时序信息、保留关键短期特征，与Transformer的全局特征形成互补，解决单一模型无法兼顾全局与局部特征的问题。

粒子群优化算法（PSO）：基于群体智能的全局优化算法，核心作用是自动优化 Transformer‑LSTM 的关键超参数。通过模拟鸟群觅食的位置与速度迭代更新机制，在参数空间中搜索最优超参数组合，避免人工调参的主观性和局部最优陷阱。

粒子群优化算法迭代结束后，筛选出适应度最小（误差最优）的超参数组合：LSTM 层数Osize、学习率RR ，搭建混合网络模型。

该算法适用于所有存在长短期时序依赖的时间序列预测任务，包括：电池健康状态预测、电力负荷预测、交通流量预测、环境监测预测等，尤其适合对预测精度 要求高、时序依赖复杂的工业和金融场景。

6.算法完整程序工程

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