回歸預(yù)測(cè)|基于改進(jìn)鯨魚算法算法優(yōu)化長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)IWOA-LSTM的數(shù)據(jù)回歸預(yù)測(cè)附mat
?作者簡(jiǎn)介：熱愛科研的Matlab仿真開發(fā)者，修心和技術(shù)同步精進(jìn)，
代碼獲取、論文復(fù)現(xiàn)及科研仿真合作可私信。
??個(gè)人主頁：Matlab科研工作室
??個(gè)人信條：格物致知。
更多Matlab完整代碼及仿真定制內(nèi)容點(diǎn)擊??
智能優(yōu)化算法?? ? ??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)?? ? ??雷達(dá)通信?? ? ?無線傳感器?? ? ? ?電力系統(tǒng)
信號(hào)處理?? ? ? ? ? ? ?圖像處理?? ? ? ? ? ? ??路徑規(guī)劃?? ? ??元胞自動(dòng)機(jī)?? ? ? ?無人機(jī)
?? 內(nèi)容介紹
在機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域，長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Long Short-Term Memory，簡(jiǎn)稱LSTM）是一種非常強(qiáng)大的模型，用于處理序列數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)和分類任務(wù)。然而，LSTM模型在某些情況下可能存在一些問題，例如訓(xùn)練速度較慢、容易陷入局部最優(yōu)解等。為了解決這些問題，研究人員提出了許多改進(jìn)算法。其中一種改進(jìn)算法是IWOA-LSTM算法，它結(jié)合了鯨魚算法和LSTM模型，以優(yōu)化LSTM模型的性能。
IWOA-LSTM算法的核心思想是通過鯨魚算法來優(yōu)化LSTM模型的參數(shù)。鯨魚算法是一種啟發(fā)式優(yōu)化算法，模擬了鯨魚覓食的行為。它通過不斷地調(diào)整參數(shù)來尋找最優(yōu)解。在IWOA-LSTM算法中，鯨魚算法被應(yīng)用于LSTM模型的權(quán)重和偏置參數(shù)的優(yōu)化過程中。
IWOA-LSTM算法的流程如下：
初始化鯨魚種群：隨機(jī)生成一定數(shù)量的鯨魚個(gè)體，每個(gè)個(gè)體代表LSTM模型的一組參數(shù)。
計(jì)算適應(yīng)度：使用生成的鯨魚個(gè)體作為參數(shù)，訓(xùn)練LSTM模型，并計(jì)算模型在訓(xùn)練集上的適應(yīng)度。適應(yīng)度可以使用均方根誤差（Root Mean Square Error，RMSE）等指標(biāo)來衡量。
選擇最優(yōu)個(gè)體：從種群中選擇適應(yīng)度最高的鯨魚個(gè)體作為當(dāng)前最優(yōu)解。
更新鯨魚位置：根據(jù)當(dāng)前最優(yōu)解，更新其他鯨魚個(gè)體的位置。更新過程可以通過調(diào)整權(quán)重和偏置參數(shù)來實(shí)現(xiàn)。
判斷終止條件：判斷是否達(dá)到終止條件，例如迭代次數(shù)達(dá)到上限或適應(yīng)度達(dá)到一定閾值。如果達(dá)到終止條件，則算法結(jié)束；否則，返回步驟2。
通過以上流程，IWOA-LSTM算法可以不斷地調(diào)整LSTM模型的參數(shù)，以找到最優(yōu)解。相比于傳統(tǒng)的LSTM模型，IWOA-LSTM算法在訓(xùn)練速度和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度上都有所提升。
總結(jié)起來，IWOA-LSTM算法是一種改進(jìn)的長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，通過應(yīng)用鯨魚算法來優(yōu)化LSTM模型的參數(shù)。該算法可以加快訓(xùn)練速度，提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度，適用于處理序列數(shù)據(jù)的回歸預(yù)測(cè)任務(wù)。未來，我們可以進(jìn)一步研究和改進(jìn)該算法，以應(yīng)用于更廣泛的領(lǐng)域和問題。
?? 部分代碼
%% ?清空環(huán)境變量warning off ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉報(bào)警信息close all ? ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉開啟的圖窗clear ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空變量clc ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空命令行%% ?導(dǎo)入數(shù)據(jù)res = xlsread('數(shù)據(jù)集.xlsx');%% ?劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%% ?數(shù)據(jù)歸一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test ?= mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test ?= ind2vec(T_test );
?? 運(yùn)行結(jié)果
?? 參考文獻(xiàn)
[1] 郝可青,呂志剛,邸若海,等.基于鯨魚算法優(yōu)化長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋰電池剩余壽命預(yù)測(cè)[J].科學(xué)技術(shù)與工程, 2022.
[2] 李若晨,肖人彬.基于改進(jìn)狼群算法優(yōu)化LSTM網(wǎng)絡(luò)的輿情演化預(yù)測(cè)[J].[2023-11-05].
