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🔥 内容介绍
一、引言
在序列数据分类任务（如文本情感分析、人体活动识别、设备故障诊断、时序信号分类等）中，双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）凭借双向时序依赖捕捉能力，显著优于传统 LSTM—— 它通过前向 LSTM 捕捉历史信息、后向 LSTM 捕捉未来信息，能更全面地挖掘序列数据的上下文关联。然而，BiLSTM 的分类性能依然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），传统调参方法（手动调参、网格搜索）存在效率低、易陷入局部最优、无法充分遍历超参数空间等问题，严重限制了 BiLSTM 的模型潜力。
灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）作为一种高效的群体智能优化算法，具有全局搜索能力强、参数设置简单、收敛速度快等优势，无需梯度信息即可高效遍历超参数空间。本文提出 “GWO 超参数优化 + BiLSTM 分类” 的融合模型，通过 GWO 自动搜索 BiLSTM 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 BiLSTM 超参数调优难题提供高效、可靠的解决方案。
二、相关理论基础
（一）BiLSTM 神经网络核心原理
BiLSTM 是 LSTM 的扩展形式，核心创新在于引入双向传播机制—— 在网络中并行设置前向 LSTM（Forward LSTM）和后向 LSTM（Backward LSTM），分别处理序列的 “过去→现在” 和 “未来→现在” 信息，最终将双向隐藏状态拼接作为输出，从而完整捕捉序列的双向时序依赖。
（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，其核心原理与之前一致，但需适配 BiLSTM 的超参数编码需求。
1. 核心特性适配
-
超参数优化本质是 “黑箱优化问题”，GWO 无需梯度信息，可直接对 BiLSTM 的离散 / 连续超参数进行搜索；
-
群体协作机制（α、β、δ 狼引导搜索）能平衡全局探索与局部开发，避免陷入超参数空间的局部最优；
-
仅需设置种群规模、迭代次数两个参数，实现简单，适合快速调优。
三、GWO-BiLSTM 分类模型设计
（一）模型整体架构
模型采用 “GWO 超参数优化模块 + BiLSTM 分类模块” 的两阶段架构，核心逻辑是通过 GWO 自动搜索最优超参数组合，再用该组合构建 BiLSTM 分类模型，流程如下：
-
超参数编码：将 BiLSTM 关键超参数映射为 GWO 的狼个体位置向量；
-
适应度函数定义：以 BiLSTM 在验证集上的分类准确率为目标，评估超参数组合优劣；
-
GWO 迭代优化：通过灰狼群体搜索，找到最优超参数组合；
-
BiLSTM 模型训练：用最优超参数构建 BiLSTM，在训练集上训练至收敛；
-
分类预测：用训练好的模型对测试数据进行分类，输出预测结果与性能指标。
⛳️ 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
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🌟 通信方面
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