PSO优化LSTM

hello_wangj

于 2021-10-29 21:32:00 发布

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文章标签： lstm 人工智能 python pso

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hello_wangj/article/details/121043163

这篇博客介绍了如何使用粒子群优化算法（PSO）来寻找LSTM神经网络的最佳参数，包括隐藏神经元数量、dropout比率和batch_size。设定参数上下界为[64, 0.14, 32]和[32, 0.05, 16]，通过定义`build_model`函数创建LSTM模型并用Adam优化器进行编译。模型适用于Python环境和TensorFlow 2.x版本。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

有两个py文件，PSO_1和LSTM_1,在资源那里下载，有数据。

环境：python、TF2

优化的参数有：神隐藏神经元个数,dropout比率,batch_size 这个可以根据自己的意愿改。
规定上限和下限：
UP = [64, 0.14, 32]
DOWN = [32, 0.05, 16]

def build_model(neurons, d):
    model_lstm = Sequential()
    # 对每天61条记录进行分块
    model_lstm.add(LSTM(neurons, input_shape=(20, 1), return_sequences=False))
    model_lstm.add(Dropout(d))
    model_lstm.add(Dense(1, kernel_initializer="uniform", activation='linear'))
    # adam = keras.optimizers.Adam(decay=0.2)
    model_lstm.compile(loss='mse', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
    #model_lstm.summary()
    return model_lstm