MATLAB基于NGO（北方苍鹰优化算法）优化LSTM神经网络的分类模型实现。

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🔥 内容介绍

一、核心基础：NGO 算法与 LSTM 分类模型的适配逻辑

1.1 北方苍鹰优化算法（NGO）原理

NGO 是模拟北方苍鹰 “搜索 - 俯冲 - 攻击” 捕食行为的元启发式优化算法，核心优势在于高效平衡探索（全局搜索）与利用（局部寻优） ，其关键机制包括：

• 搜索阶段（探索）：苍鹰随机巡查领地，对应算法中通过随机步长更新种群位置，覆盖更广泛的参数空间，避免陷入局部最优；

• 俯冲阶段（过渡）：根据猎物踪迹调整飞行方向，算法中通过 “距离感知” 缩小搜索范围，将种群向潜在最优区域聚集；

• 攻击阶段（利用）：锁定猎物后精准俯冲，算法中通过局部精细搜索优化参数，提升最优解精度。

1.2 LSTM 分类模型的 “优化痛点”

LSTM 用于分类任务（如文本情感分类、设备故障分类、生物信号分类）时，性能高度依赖两类参数，传统手动调参或网格搜索存在效率低、易遗漏最优解的问题：

• 结构超参数：LSTM 单元数、隐藏层层数、序列长度（输入窗口大小）、批大小（Batch Size）；

• 训练超参数：学习率、优化器（如 Adam、SGD）、正则化系数（Dropout 比例）；

• 权重初始化：LSTM 门控权重（遗忘门、输入门）的初始值直接影响训练收敛速度，不当初始化易导致梯度消失。

NGO 的优势恰好匹配上述痛点 —— 通过全局搜索 + 局部寻优，高效找到最优参数组合，避免传统调参的盲目性。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

clc                     % 清空命令行

tic

% restoredefaultpath

%%  读取数据

res = xlsread('数据集.xlsx');

%% 划分训练集和测试集%

P_train = res(1: 250, 1: 12)';

T_train = res(1: 250, 13)';

M = size(P_train, 2);

P_test = res(251: end, 1: 12)';

T_test = res(251: end, 13)';

N = size(P_test, 2);

num_dim = size(P_train, 1);               % 特征维度

num_class = length(unique(res(:, end)));  % 类别数（Excel最后一列放类别）                              % 类别数（Excel最后一列放类别）

%%  数据转置

% P_train = P_train'; P_test = P_test';

% T_train = T_train'; T_test = T_test';

%%  得到训练集和测试样本个数

M = size(P_train, 2);

N = size(P_test , 2);

🔗 参考文献

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🌟 各类智能优化算法改进及应用

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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

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🌟图像处理方面

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🌟 路径规划方面

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🌟 车间调度

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