MATLAB基于GWO（灰狼优化算法）优化LSTM神经网络的分类模型实现。主要功能是通过智能算法自动寻找LSTM的最佳超参数，构建分类模型并对数据进行分类预测

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🔥 内容介绍

一、引言

在序列数据分类任务（如人体活动识别、文本情感分析、故障诊断等）中，长短期记忆神经网络（LSTM）凭借其对时序依赖关系的捕捉能力，成为主流模型之一。然而，LSTM 的分类性能高度依赖超参数配置（如隐藏层神经元数、学习率、批处理大小等），传统手动调参或网格搜索、随机搜索等方法存在效率低、易陷入局部最优、超参数组合遍历不全面等问题，难以充分发挥 LSTM 的模型潜力。

灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）是一种基于灰狼群体捕食行为的智能优化算法，具有全局搜索能力强、参数设置简单、收敛速度快等优势，能够高效遍历超参数空间，自动寻找最优组合。本文提出 “GWO 超参数优化 + LSTM 分类” 的融合模型，通过 GWO 算法自动搜索 LSTM 的关键超参数，构建性能最优的分类模型，实现对序列数据的高精度分类预测，为解决 LSTM 超参数调优难题提供高效解决方案。

二、相关理论基础

（一）LSTM 神经网络核心原理

LSTM 作为循环神经网络（RNN）的改进型，通过引入 “门控机制”（输入门、遗忘门、输出门）和 “细胞状态”，有效解决了传统 RNN 的梯度消失 / 爆炸问题，能够捕捉长序列数据中的时序关联。

2. LSTM 分类任务关键超参数

影响 LSTM 分类性能的核心超参数包括：

• 隐藏层神经元数（hidden_size）：决定模型特征提取能力，过小易欠拟合，过大易过拟合；

• 学习率（learning_rate）：控制参数更新步长，过小收敛慢，过大易震荡不收敛；

• 批处理大小（batch_size）：平衡训练效率与梯度稳定性；

• 迭代次数（epochs）：控制训练轮数，避免欠拟合或过拟合；

• Dropout 率（dropout_rate）：抑制过拟合，范围 [0,1]；

• 序列长度（sequence_length）：输入数据的时序窗口长度（需根据数据特性调整）。

（二）灰狼优化算法（GWO）原理

GWO 模拟灰狼群体的层级结构（α 狼、β 狼、δ 狼、ω 狼）与捕食行为（包围猎物、狩猎、攻击），通过群体协作实现全局最优解搜索。

1. 灰狼群体层级

• α 狼：群体领导者，对应当前最优解；

• β 狼：次级领导者，辅助 α 狼决策，对应次优解；

• δ 狼：服从 α 和 β 狼，对应第三优解；

• ω 狼：普通成员，跟随前三者搜索，对应待优化个体。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%

% Copyright (c) 2015, Yarpiz (www.yarpiz.com)

% All rights reserved. Please read the "license.txt" for license terms.

%

% Project Code: YPEA114

% Project Title: Implementation of Artificial Bee Colony in MATLAB

% Publisher: Yarpiz (www.yarpiz.com)

% 

% Developer: S. Mostapha Kalami Heris (Member of Yarpiz Team)

% 

% Contact Info: sm.kalami@gmail.com, info@yarpiz.com

%

function i=RouletteWheelSelection(P)

    r=rand;

    C=cumsum(P);

    i=find(r<=C,1,'first');

end

🔗 参考文献

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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

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

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