BiLSTM-BP-SVR加权组合模型回归预测四模型对比，对比BiLSTM、BP神经网络、SVR支持向量机回归，MATLAB代码

一、研究背景

• 问题定位：解决多变量时间序列回归预测问题
• 核心创新：提出基于权重优化的多模型组合策略，融合深度学习和传统机器学习方法
• 技术需求：单一模型在复杂非线性问题上可能存在局限性，组合模型可提高预测精度和鲁棒性

二、主要功能

1. 四模型并行训练：

   • BiLSTM（双向长短期记忆网络）
   • BP神经网络
   • SVR（支持向量回归）
   • BiLSTM-BP-SVR加权组合模型

2. 权重优化：通过优化算法自动确定各模型在组合中的权重

3. 多维度评估：提供RMSE、MAE、R²等指标对比

4. 可视化分析：包含预测对比、残差分析、误差分布等丰富图表

三、算法步骤

1. 数据读取与预处理（Excel→归一化→序列化） 2. BiLSTM模型训练（序列数据） 3. BP神经网络训练（静态特征） 4. SVR模型训练（贝叶斯优化参数） 5. 权重优化（基于验证集RMSE最小化） 6. 组合预测与评估 7. 结果可视化与保存

四、技术路线

数据流：Excel → 预处理 → 三模型并行训练 → 权重优化 → 组合预测 技术栈：BiLSTM(深度学习) + BP(神经网络) + SVR(传统ML) + 优化算法 评估体系：训练/验证/测试三阶段评估 + 多指标对比

五、核心公式原理

1. 加权组合公式

Y c o m b = w 1 ∗ Y b i l s t m + w 2 ∗ Y b p + w 3 ∗ Y s v r 约束条件： w 1 + w 2 + w 3 = 1 , w i ≥ 0 Y_comb = w1*Y_bilstm + w2*Y_bp + w3*Y_svr 约束条件：w1 + w2 + w3 = 1, wi ≥ 0Yc​omb=w1∗Yb​ilstm+w2∗Yb​p+w3∗Ys​vr约束条件：w1+w2+w3=1,wi≥0

2. 优化目标函数

m i n R M S E ( w 1 , w 2 , w 3 ) = √ [ 1 / n Σ ( y t r u e − Y c o m b ) 2 ] min RMSE(w1,w2,w3) = √[1/n Σ(y_true - Y_comb)²]minRMSE(w1,w2,w3)=√[1/nΣ(yt​rue−Yc​omb)2]

3. 评估指标

• RMSE = √(MSE)
• MAE = mean(|y_true - y_pred|)
• R² = 1 - SS_res/SS_tot

六、关键参数设定

1. BiLSTM参数

• 序列长度：5-10（根据数据量自适应）
• 网络结构：64→32 BiLSTM + 32→16 FC
• 训练参数：epochs=150，lr=0.001，batch=16

2. BP网络参数

• 隐藏层：15个神经元
• 训练算法：贝叶斯正则化(trainbr)
• 学习率：0.001

3. SVR参数优化

• 贝叶斯优化：BoxConstraint、KernelScale、Epsilon
• 核函数：高斯核(RBF)

4. 权重优化

• 初始权重：[0.3, 0.4, 0.3]
• 优化器：fmincon(内点法)

七、运行环境要求

• MATLAB版本：R2020或更高
• 数据格式：Excel文件，多列特征+1列输出

八、应用场景

• 股票价格预测

• 电力负荷预测

• 销售量预测

• 设备剩余寿命预测

• 材料性能预测

• 能耗预测

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