【ZOA-LSTM分类】基于斑马算法优化长短期记忆神经网络实现数据分类预测附matlab代码

最新推荐文章于 2025-11-29 17:10:21 发布

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#算法 #神经网络 #lstm

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本文介绍了在大数据时代背景下，通过斑马算法对LSTM模型进行优化，提出了ZOA-LSTM模型，用于解决数据分类预测中的参数多和训练时间长问题。实验结果显示，ZOA-LSTM在分类精度和训练效率上优于传统LSTM，展示了其在实际应用中的优势。

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🔥 内容介绍

摘要

随着大数据时代的到来，数据分类预测已经成为一个重要的研究领域。长短期记忆神经网络（LSTM）是一种强大的神经网络模型，在数据分类预测任务中取得了良好的效果。然而，LSTM模型存在参数多、训练时间长等问题。为了解决这些问题，本文提出了一种基于斑马算法优化长短期记忆神经网络ZOA-LSTM，并将其应用于数据分类预测任务。实验结果表明，ZOA-LSTM模型在分类精度和训练时间方面都优于传统的LSTM模型。

1. 绪论

数据分类预测是一项重要的研究领域，在许多领域都有着广泛的应用，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。长短期记忆神经网络（LSTM）是一种强大的神经网络模型，在数据分类预测任务中取得了良好的效果。然而，LSTM模型存在参数多、训练时间长等问题。

为了解决这些问题，本文提出了一种基于斑马算法优化长短期记忆神经网络ZOA-LSTM。斑马算法是一种新的优化算法，具有收敛速度快、鲁棒性强等优点。将斑马算法应用于LSTM模型的优化，可以有效地提高LSTM模型的分类精度和训练速度。

2. ZOA-LSTM模型

ZOA-LSTM模型是在LSTM模型的基础上，利用斑马算法对LSTM模型的参数进行优化。ZOA-LSTM模型的结构如图1所示。

ZOA-LSTM模型的训练过程如下：

初始化LSTM模型的参数；
利用斑马算法对LSTM模型的参数进行优化；
使用训练数据训练LSTM模型；
利用测试数据对LSTM模型进行评估。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );