基于PSO-LSTM的数据单变量时序预测 Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、技术背景与核心适配性

（一）单变量时序预测的超参数困境与 PSO 的解决方案

单变量时序预测（如 USV 能耗、电网负荷、气象温度）中，传统 LSTM 模型的性能高度依赖超参数设置，但实际应用中面临两大核心困境：

1. 超参数调优效率低

   ：LSTM 的关键超参数（如隐藏层单元数、学习率、时间窗口长度、正则化系数）需人工试凑或网格搜索，面对 5 个以上超参数时，组合空间呈指数增长（如 5 个超参数各 3 个候选值，共 243 种组合），工程落地周期长达数周；

1. 易陷入局部最优

   ：网格搜索、随机搜索等传统方法易在局部超参数区间收敛（如学习率 0.001-0.01 区间性能优，但全局最优可能在 0.0005），导致模型泛化性差 —— 例如 USV 能耗预测中，局部最优超参数可能使测试集 MAE 升高 20% 以上。

粒子群优化（PSO）算法通过模拟鸟群协作寻食的群体智能行为，为 LSTM 超参数优化提供高效解决方案：

• 全局寻优能力

  ：PSO 通过粒子间的信息共享（个体最优 pbest 与全局最优 gbest），在超参数空间快速遍历，避免局部最优，例如寻优效率比网格搜索提升 5-10 倍；

• 适配复杂约束

  ：可直接将超参数的物理约束（如隐藏层单元数为整数、学习率∈[1e-5,1e-1]）融入粒子位置更新规则，无需额外处理；

• 工程落地快

  ：PSO 参数设置简单（种群规模、迭代次数），可与 LSTM 训练流程无缝衔接，大幅缩短模型调优周期。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

method=@mapminmax;%归一化

% method=@mapstd;%标准化

[xs,mappingx]=method(x');x=xs';

[ys,mappingy]=method(y');y=ys';

%划分数据

n=size(x,1);

m=round(n*0.7);%前70%训练 后30%测试

XTrain=x(1:m,:)';

XTest=x(m+1:end,:)';

YTrain=y(1:m,:)';

YTest=y(m+1:end,:)';

%% 采用PSO优化

pop=5; % 种群数

M=20; % 最大迭代次数

dim=4;%一共有4个参数需要优化

lb=[1 1 1 0.001];%分别对两个lstm隐含层节点 训练次数与学习率寻优

ub=[100 100 50 0.01];%这个分别代表4个参数的上下界，比如第一个参数的范围就是1-100

fboj=@(x)fitness(x,XTrain,YTrain,XTest,YTest);

🔗 参考文献

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🌟 各类智能优化算法改进及应用

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

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🌟 路径规划方面

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🌟 无人机应用方面

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🌟 通信方面

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