NGO-LSTM回归预测 | MATLAB实现NGO-LSTM北方苍鹰算法优化长短期记忆网络多输入单输出

Matlab大师兄

于 2024-11-29 23:29:14 发布

阅读量582

点赞数 26

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：算法 lstm 回归

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Matlab_jiqi/article/details/144147911

✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。

🍎更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页 🔗：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知，期刊达人。

🔥内容介绍

长短期记忆网络 (LSTM) 作为一种循环神经网络 (RNN) 的变体，在处理时间序列数据方面展现出显著的优势，尤其是在捕捉长距离依赖关系方面。然而，传统的 LSTM 网络在面对复杂的多输入单输出 (MISO) 问题时，其参数优化和泛化能力仍存在不足。本文旨在探讨一种基于北方苍鹰算法 (NGO) 优化的 LSTM 网络，用于解决 MISO 问题，并对算法的性能进行深入分析。

北方苍鹰算法 (NGO) 是一种新型的元启发式优化算法，模拟了北方苍鹰在捕猎过程中的行为特征，具有全局搜索能力强、收敛速度快等优点。与传统的粒子群算法 (PSO)、遗传算法 (GA) 等相比，NGO 算法在处理高维、非线性问题时展现出更好的性能。将其应用于 LSTM 网络的参数优化，可以有效提高网络的预测精度和泛化能力。本文提出的 NGO-LSTM 模型，通过 NGO 算法优化 LSTM 网络中的权重和偏置，从而找到网络的最优参数组合，最终实现对 MISO 问题的有效建模和预测。

一、 LSTM 网络结构及工作原理

LSTM 网络的核心在于其独特的单元结构，包含三个门控单元：遗忘门、输入门和输出门。遗忘门决定了前一时刻单元状态的信息有多少被遗忘；输入门决定了当前时刻输入的信息有多少被保留到单元状态中；输出门则决定了单元状态的信息有多少被输出。通过这三个门控单元的协调作用，LSTM 网络能够有效地处理长距离依赖关系，避免梯度消失问题，从而提高网络的学习能力。

在 MISO 问题中，多个输入序列同时作用于 LSTM 网络。这些输入序列可以经过独立的预处理，例如特征提取和数据标准化，再输入到 LSTM 网络中。网络内部通过多个 LSTM 单元进行信息传递和处理，最终输出一个单一的预测结果。

二、北方苍鹰算法 (NGO) 的原理及改进

北方苍鹰算法模拟了北方苍鹰在捕猎过程中搜索猎物、攻击猎物和更新位置的行为。算法中，每个苍鹰个体代表一个潜在的解，其位置代表 LSTM 网络的参数。算法通过迭代更新每个个体的位置，逐渐逼近最优解。

为了提高 NGO 算法的性能，本文对算法进行了一些改进：

自适应步长调整: 传统的 NGO 算法步长固定，容易陷入局部最优。本文采用自适应步长调整策略，根据迭代次数和个体适应度动态调整步长，提高算法的全局搜索能力和收敛速度。
精英策略: 将每次迭代中获得的最优解保留下来，并参与下一轮迭代，引导算法向全局最优解方向搜索，提高收敛精度。
混沌初始化: 采用混沌映射初始化种群，提高种群的多样性，避免算法陷入局部最优。

这些改进策略能够有效提高 NGO 算法的优化效率和寻优精度，为 LSTM 网络参数的优化提供更可靠的保障。

三、 NGO-LSTM 模型的构建及训练

NGO-LSTM 模型的构建过程如下：

数据预处理: 对多输入序列进行数据清洗、特征提取和标准化处理，确保数据的质量和一致性。
LSTM 网络构建: 根据实际问题需求，设计合适的 LSTM 网络结构，包括 LSTM 单元的个数、层数等。
NGO 算法优化: 利用改进后的 NGO 算法对 LSTM 网络的权重和偏置进行优化，寻找到使网络预测误差最小的参数组合。
模型训练与验证: 利用训练集训练 NGO-LSTM 模型，并利用验证集评估模型的性能，例如 MSE、RMSE 和 R-squared 等指标。
模型测试: 利用测试集评估模型的泛化能力。

在训练过程中，NGO 算法的目标函数是 LSTM 网络的损失函数，例如均方误差 (MSE)。通过最小化损失函数，NGO 算法可以找到 LSTM 网络的最优参数组合。

四、实验结果与分析

本文利用多个公开数据集，对 NGO-LSTM 模型进行了实验验证，并与传统的 LSTM 模型、PSO-LSTM 模型和 GA-LSTM 模型进行了比较。实验结果表明，NGO-LSTM 模型在预测精度和泛化能力方面均具有显著优势。具体来说，NGO-LSTM 模型的 MSE 和 RMSE 指标均低于其他对比模型，R-squared 指标则更高，表明其拟合效果更好，预测精度更高。

五、结论与展望

本文提出了一种基于 NGO-LSTM 的多输入单输出预测模型。通过将改进后的北方苍鹰算法应用于 LSTM 网络参数的优化，有效提高了网络的预测精度和泛化能力。实验结果验证了该模型的有效性。未来的研究方向可以包括：