能源與環境領域的時空數據預測面臨特征解析與參數調優雙重挑戰。CNN-LSTM成為突破口：CNN提取空間特征，LSTM捕捉時序依賴，實現時空數據的深度建模。但混合模型超參數（如卷積核數、LSTM層數）調優復雜，傳統方法效率低且易陷局部最優。

貝葉斯優化通過概率模型與采集函數，對超參數空間進行高效全局搜索，以有限迭代逼近最優解，顯著降低調優成本。二者結合后，模型既能通過分層結構解析復雜數據的時空規律，又能借助貝葉斯優化提升參數配置效率，兼顧精度與效能。

這一組合為各種場景提供新方案：架構賦能數據建模，優化破解調優難題，協同增強模型對穩態與波動數據的適應性，適配高維動態系統的預測需求。我整理了十幾篇相關前沿論文，希望對大家有所幫助。

全部論文+開源代碼需要的同學看文末！

【論文1 】Enhancing photovoltaic power prediction using a CNN-LSTM-attention hybrid model with Bayesian hyperparameter optimization

Heatmap of the correlation analysis

方法

General process of the PV power prediction method

論文提出一種融合卷積神經網絡（CNN）、長短期記憶網絡（LSTM）和注意力機制的混合模型用于光伏功率預測，其中 CNN 提取空間特征，LSTM 捕捉時間序列依賴，注意力機制動態調整輸入數據權重以突出關鍵信息；同時引入基于樹結構 Parzen 估計（TPE）的貝葉斯優化算法，對模型超參數（如卷積核數量、LSTM 隱藏層大小等）進行自適應優化，通過概率代理模型和采集函數迭代搜索最優參數組合，以提升模型預測精度和訓練效率。

創新點

1. 混合模型架構創新：構建CNN-LSTM-注意力機制的流水線式序列結構，強化CNN與LSTM的信息交互，實現光伏功率數據時空特征的深度融合提取，相比并行結構更適用于復雜時空建模問題。

2. 超參數優化方法創新：采用貝葉斯優化算法替代傳統網格搜索等方法，通過概率模型動態調整搜索方向，在有限迭代次數內更高效地逼近全局最優解，顯著降低超參數調優的時間成本和計算復雜度。

3. 預測性能提升創新：結合貝葉斯優化的混合模型在數據平穩期和波動期均表現出更高預測精度，尤其在波動場景下預測誤差（如MAPE）顯著降低，驗證了模型對光伏功率非線性波動的魯棒性。

論文鏈接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2096511724000860

【論文2】A method for measuring carbon emissions from power plants using a CNN-LSTM-Attention model with Bayesian optimization

Training set versus validation set loss function curves for Bayesian optimization and random search

方法

CNN neural network structure diagram.

Schematic diagram of LSTM neural network.

論文提出一種融合卷積神經網絡（CNN）、長短期記憶網絡（LSTM）和注意力機制的混合模型用于火電廠二氧化碳（CO?）排放測量，其中 CNN 提取多維度運行數據（如發電負荷、煤耗量等）的空間特征，LSTM 捕捉時間序列中的長期依賴關系，注意力機制動態分配時間步權重以聚焦關鍵特征；同時引入貝葉斯優化算法對模型超參數（如卷積核數量、LSTM 隱藏層單元數等）進行優化，通過概率代理模型和采集函數迭代搜索最優參數組合，提升模型預測精度和收斂速度。

創新點

Schematic diagram of CNN-LSTM-Attention model structure.

1. 多模態特征融合架構：構建CNN-LSTM-注意力機制的串行模型，利用CNN的局部特征提取能力和LSTM的時序分析能力，結合注意力機制強化關鍵特征權重，實現對電廠CO?排放的時空特征聯合建模，相比單一CNN或LSTM模型顯著提升預測精度（R2達0.9809，RMSE低至18.039）。

2. 貝葉斯優化驅動的超參數調優：采用基于梯度信息的貝葉斯優化算法替代傳統隨機搜索，在30輪迭代內快速定位最優超參數組合（如卷積核44個、LSTM單元64個），使模型訓練損失收斂更快且泛化能力增強，相較隨機搜索減少約22%-28%的預測誤差。

3. 動態適應與工程適用性：通過歷史數據訓練的模型可跨月份預測CO?排放（如10-12月數據驗證中R2均超0.93），結合電廠實時運行參數輸入，提供低成本、高精度的在線碳排放測量方案，適配實際工程場景中數據波動和工況變化。

論文鏈接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2214157X24013650

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