时序预测 | MATLAB实现GWO-LSTM灰狼算法优化长短期记忆神经网络时间序列预测

Matlab算法改进和仿真定制工程师

于 2025-01-18 19:37:47 发布

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🔥 内容介绍

摘要: 时间序列预测在各个领域都具有广泛的应用，然而，准确地预测复杂非线性时间序列仍然是一个挑战。长短期记忆神经网络 (LSTM) 凭借其处理长期依赖关系的能力，成为时间序列预测领域的重要工具。然而，LSTM 网络的参数优化往往依赖于经验和试错，容易陷入局部最优解，影响预测精度。本文提出了一种基于灰狼优化算法 (GWO) 优化 LSTM 网络参数的改进方法，即 GWO-LSTM 模型。该模型利用 GWO 算法的全局搜索能力来寻优 LSTM 网络的权重和偏置，从而提升预测精度和泛化能力。通过对多个真实数据集的实验验证，结果表明，与传统的 LSTM 模型以及其他优化算法优化的 LSTM 模型相比，GWO-LSTM 模型在预测精度和稳定性方面均具有显著优势。

关键词: 时间序列预测；长短期记忆神经网络 (LSTM)；灰狼优化算法 (GWO)；参数优化；预测精度

1. 引言

时间序列预测旨在根据历史数据预测未来值，广泛应用于金融、气象、交通等领域。近年来，随着深度学习技术的快速发展，神经网络模型，特别是循环神经网络 (RNN)及其变体，在时间序列预测中展现出强大的能力。长短期记忆神经网络 (LSTM) 作为一种特殊的 RNN，能够有效地处理长期依赖关系，克服了传统 RNN 容易出现梯度消失的问题，成为时间序列预测领域的热门研究方向。

然而，LSTM 网络的性能高度依赖于其网络结构和参数的设置。传统的 LSTM 模型参数通常采用随机初始化或经验设置，容易陷入局部最优解，导致预测精度不高。因此，寻求有效的优化算法来优化 LSTM 网络的参数，成为提高预测精度的关键。

近年来，元启发式优化算法因其全局搜索能力和较强的鲁棒性，被广泛应用于神经网络参数优化。灰狼优化算法 (GWO) 作为一种新兴的元启发式优化算法，具有收敛速度快、全局搜索能力强等优点，在解决复杂的优化问题方面表现出色。本文提出将 GWO 算法应用于 LSTM 网络参数优化，构建 GWO-LSTM 模型，以提高时间序列预测的精度和稳定性。

2. 长短期记忆神经网络 (LSTM)

LSTM 网络是 RNN 的一种改进，其核心思想是通过引入门控机制来控制信息流，从而有效地解决梯度消失问题。LSTM 网络单元包含三个门：遗忘门、输入门和输出门。遗忘门决定丢弃多少先前单元的信息；输入门决定将多少新信息添加到单元状态；输出门决定将单元状态的多少信息输出到下一个单元。

LSTM 网络的数学表达较为复杂，这里不再赘述。其关键在于通过门控机制，有效地控制信息流，从而能够更好地捕捉时间序列中的长期依赖关系。

3. 灰狼优化算法 (GWO)

灰狼优化算法 (GWO) 是一种模拟灰狼群体捕食行为的元启发式优化算法。在 GWO 算法中，灰狼群体被分为四个等级：α、β、δ 和 ω，分别代表群体中的领导者、次领导者、追随者和普通个体。算法通过模拟这四个等级的灰狼个体之间的相互作用来寻找最优解。

GWO 算法的关键步骤包括：初始化灰狼群体、更新灰狼个体的位置、计算适应度值并更新 α、β、δ 灰狼个体，以及终止条件判断。GWO 算法的全局搜索能力和收敛速度使其在许多优化问题中表现出色。

4. GWO-LSTM 模型

本文提出的 GWO-LSTM 模型将 GWO 算法用于优化 LSTM 网络的权重和偏置。具体步骤如下：