回归预测 | MATLAB实现NGO-BiLSTM北方苍鹰算法优化双向长短期记忆网络多输入单输出回归预测

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摘要: 本文提出了一种基于北方苍鹰算法(NGO)优化的双向长短期记忆网络(BiLSTM)模型，用于解决多输入单输出的回归预测问题。该模型以北方苍鹰算法优化BiLSTM网络的超参数，有效提升了模型的预测精度和泛化能力。通过对实际案例——以某地区北方苍鹰数量预测为例——的实验验证，结果表明，该NGO-BiLSTM模型相比于传统的BiLSTM模型以及其他优化算法优化后的BiLSTM模型，具有显著的预测优势，为北方苍鹰种群数量预测及其他类似的复杂时间序列预测问题提供了一种新的有效方法。

关键词: 北方苍鹰算法(NGO); 双向长短期记忆网络(BiLSTM); 多输入单输出回归; 超参数优化; 时间序列预测

1. 引言

北方苍鹰(Accipiter gentilis)作为一种重要的猛禽，其种群数量的动态变化直接反映了生态环境的健康状况。准确预测北方苍鹰的种群数量对制定有效的保护策略至关重要。然而，影响北方苍鹰种群数量的因素复杂多样，包括栖息地破坏、食物资源匮乏、气候变化等，使得传统的预测方法难以获得令人满意的结果。

近年来，深度学习技术，特别是循环神经网络(RNN)及其变体，在时间序列预测领域取得了显著进展。其中，双向长短期记忆网络(BiLSTM)凭借其强大的序列建模能力，成为解决复杂时间序列预测问题的有力工具。然而，BiLSTM网络的性能高度依赖于其超参数的设置，例如神经元数量、学习率、隐藏层数量等。不合适的超参数设置会导致模型过拟合或欠拟合，从而降低预测精度。

因此，如何有效地优化BiLSTM网络的超参数成为提高预测精度的关键。本文提出了一种基于北方苍鹰算法(NGO)优化的BiLSTM模型，用于解决多输入单输出的回归预测问题，并将其应用于北方苍鹰种群数量预测。NGO算法是一种新型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，非常适合用于优化复杂的非线性模型。通过NGO算法优化BiLSTM网络的超参数，可以有效提高模型的预测精度和泛化能力。

2. 模型构建

本模型主要包含两个部分：基于NGO算法的超参数优化和BiLSTM网络的构建。

2.1 北方苍鹰算法(NGO)优化

NGO算法模拟了北方苍鹰的捕猎行为，通过迭代寻优，找到目标函数的全局最优解。在本文中，我们将NGO算法用于优化BiLSTM网络的超参数，包括神经元数量、学习率、隐藏层数量等。目标函数设置为模型在验证集上的均方误差(MSE)。通过NGO算法的迭代搜索，找到使MSE最小的超参数组合，从而获得最优的BiLSTM模型。

2.2 双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建

BiLSTM网络是一种改进的RNN网络，它能够同时考虑时间序列的前向和后向信息，从而更好地捕捉序列中的长期依赖关系。在本文中，我们将多源数据（例如：栖息地面积、食物资源数量、气候数据等）作为BiLSTM网络的输入，北方苍鹰的种群数量作为输出，构建一个多输入单输出的回归预测模型。BiLSTM网络的输出层采用线性激活函数，直接输出预测的种群数量。

3. 数据集与实验设置

本文使用某地区历年北方苍鹰种群数量数据及其相关影响因素数据作为实验数据集。数据集被划分为训练集、验证集和测试集，比例分别为70%、15%和15%。实验中，我们比较了传统的BiLSTM模型、遗传算法(GA)优化BiLSTM模型、粒子群算法(PSO)优化BiLSTM模型以及本文提出的NGO-BiLSTM模型的预测性能。评估指标采用均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和R方(R²)值。

4. 结果与分析

实验结果表明，NGO-BiLSTM模型在RMSE、MAE和R²三个指标上均优于其他模型。具体而言，NGO-BiLSTM模型的RMSE和MAE值最低，R²值最高，这表明NGO-BiLSTM模型具有最高的预测精度和最好的泛化能力。这主要是因为NGO算法能够有效地寻找到BiLSTM网络的最优超参数，从而提高了模型的预测性能。

5. 结论与展望

本文提出了一种基于NGO算法优化的BiLSTM模型，用于解决多输入单输出的回归预测问题，并将其成功应用于北方苍鹰种群数量预测。实验结果验证了该模型的有效性，为北方苍鹰种群数量预测以及其他类似的复杂时间序列预测问题提供了一种新的有效方法。

未来的研究方向可以考虑以下几个方面：

• 探索更多的数据预处理方法，提高数据的质量和有效性。

• 引入注意力机制，进一步提升BiLSTM模型的特征提取能力。

• 将NGO算法与其他深度学习模型结合，探索更先进的预测模型。

• 对模型进行更深入的解释性分析，理解模型的预测机制。

通过持续的研究和改进，相信基于深度学习的北方苍鹰种群数量预测模型能够为其保护工作提供更精准、可靠的支持，为生态环境保护贡献力量。

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