回归预测 | MATLAB实现WOA-BiLSTM鲸鱼算法优化双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测

最新推荐文章于 2025-01-10 03:00:00 发布

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文章标签：算法回归 matlab

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🔥 内容介绍

摘要: 本文提出了一种基于鲸鱼算法 (Whale Optimization Algorithm, WOA) 优化的双向长短期记忆神经网络 (Bidirectional Long Short-Term Memory, BiLSTM) 用于多输入单输出回归预测模型。该模型利用 BiLSTM 网络强大的序列建模能力处理时间序列数据中的长程依赖关系，并结合 WOA 算法优化 BiLSTM 网络的超参数，以提高模型的预测精度和泛化能力。通过对实际数据集的实验验证，结果表明该模型相比于传统 BiLSTM 模型以及其他优化算法优化的 BiLSTM 模型具有显著的优势，能够有效提高多输入单输出回归预测的准确性。

关键词: 鲸鱼算法；双向长短期记忆神经网络；多输入单输出；回归预测；超参数优化

1. 引言

随着大数据时代的到来，越来越多的领域产生了大量的时序数据，例如股票价格预测、天气预报、电力负荷预测等。准确地预测这些时序数据的未来趋势具有重要的经济和社会意义。然而，由于时序数据通常具有非线性、非平稳等特点，传统的预测方法难以取得理想的效果。近年来，深度学习技术，特别是循环神经网络 (Recurrent Neural Network, RNN) 及其变体，在时序数据预测领域取得了显著的成果。其中，长短期记忆网络 (Long Short-Term Memory, LSTM) 能够有效解决 RNN 中的梯度消失问题，更好地捕捉长程依赖关系。而双向 LSTM (BiLSTM) 则能够同时利用过去和未来的信息进行预测，进一步提高了预测精度。

然而，BiLSTM 网络的性能高度依赖于其超参数的设置，例如隐藏层单元数、学习率、优化器等。不合适的超参数设置会导致模型过拟合或欠拟合，从而影响预测精度。因此，寻找最佳的超参数组合至关重要。传统的参数调优方法，例如网格搜索和随机搜索，计算量大且效率低。近年来，元启发式算法作为一种高效的全局优化算法，被广泛应用于神经网络的超参数优化中。鲸鱼算法 (WOA) 作为一种新兴的元启发式算法，具有收敛速度快、寻优能力强的特点，在许多优化问题中表现出色。

本文提出了一种基于 WOA 算法优化 BiLSTM 网络的多输入单输出回归预测模型 (WOA-BiLSTM)。该模型利用 WOA 算法优化 BiLSTM 网络的超参数，以提高模型的预测精度和泛化能力。通过对实际数据集的实验验证，结果表明该模型具有良好的预测性能。

2. 模型构建

本模型主要由两部分构成：BiLSTM 网络和 WOA 算法。

2.1 双向长短期记忆神经网络 (BiLSTM)

BiLSTM 网络是 LSTM 网络的改进版本，它同时利用过去和未来的信息进行预测。BiLSTM 网络包含两个方向的 LSTM 网络，一个正向 LSTM 网络处理从过去到未来的信息，另一个反向 LSTM 网络处理从未来到过去的信息。两个方向的 LSTM 网络的输出被连接起来，作为最终的输出。BiLSTM 网络能够有效捕捉时间序列数据中的长程依赖关系，从而提高预测精度。

2.2 鲸鱼算法 (WOA)

WOA 是一种基于鲸鱼捕食行为的元启发式优化算法。其核心思想是模拟鲸鱼围捕猎物时的螺旋运动和包围猎物行为。在算法迭代过程中，鲸鱼个体不断更新自身位置，以逼近最优解。WOA 算法具有寻优能力强、收敛速度快的特点，适用于解决复杂的优化问题。

2.3 WOA-BiLSTM 模型框架

本模型首先利用 WOA 算法优化 BiLSTM 网络的超参数，例如隐藏层单元数、学习率、dropout 率等。在优化过程中，WOA 算法将 BiLSTM 网络的预测精度作为目标函数，通过不断迭代更新鲸鱼个体的位置，以寻找最佳的超参数组合。找到最佳超参数组合后，利用该组合训练 BiLSTM 网络，得到最终的预测模型。

3. 实验与结果分析

本文选取了[此处需补充具体数据集及其来源]作为实验数据集，并将其分为训练集、验证集和测试集。将 WOA-BiLSTM 模型与传统的 BiLSTM 模型以及其他优化算法优化的 BiLSTM 模型 (例如粒子群算法优化 BiLSTM 模型) 进行比较。实验指标采用均方根误差 (RMSE)、平均绝对误差 (MAE) 和 R 平方值等。

[此处需要补充具体的实验结果表格和图表，并进行详细的分析和比较，例如不同模型的 RMSE、MAE 和 R 平方值，以及模型的训练时间等。] 需说明WOA-BiLSTM 模型在预测精度和泛化能力上的优势。

4. 结论

本文提出了一种基于 WOA 算法优化的 BiLSTM 网络用于多输入单输出回归预测模型。实验结果表明，WOA-BiLSTM 模型相比于传统的 BiLSTM 模型以及其他优化算法优化的 BiLSTM 模型具有显著的优势，能够有效提高多输入单输出回归预测的准确性。该模型在处理时间序列数据中的长程依赖关系方面具有良好的性能，具有广泛的应用前景。