MATLAB基于NGO（北方苍鹰优化算法）优化BiLSTM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 与 BiLSTM 的适配逻辑升级

1.1 BiLSTM 的双向优势与技术特性

双向长短期记忆网络（BiLSTM）通过前向 LSTM + 反向 LSTM的并行结构，突破了传统 LSTM 仅能捕捉单向时序依赖的局限，其核心价值体现在：

• 双向信息融合：前向 LSTM 处理x₁→x₂→...→xₙ的正向时序特征，反向 LSTM 处理xₙ→xₙ₋₁→...→x₁的反向上下文信息，两者输出拼接后形成完整时序表征；

• 隐含层独立性：正向与反向隐含层无交互干扰，可分别聚焦过去→当前、未来→当前的关联模式，更适合文本情感、表情识别等需上下文推理的分类任务；

• 结构扩展灵活：支持单层 / 堆叠结构，堆叠 BiLSTM 可通过多层抽象捕捉高阶时序特征，但参数规模与训练复杂度同步提升。

1.2 BiLSTM 的优化痛点与 NGO 的适配性

BiLSTM 在分类任务中虽性能更优，但较 LSTM 面临更突出的参数优化难题：

• 结构参数冗余：双向单元数、层间拼接方式（concat/add）等新增参数需协同优化，手动调参易导致 “参数组合爆炸”；

• 训练效率瓶颈：双向计算使参数量翻倍（如相同单元数下，BiLSTM 参数量为 LSTM 的 2 倍），学习率不当易引发收敛停滞；

• 权重初始化敏感：前向 / 反向门控权重的初始分布差异会导致 “双向特征失衡”，降低分类精度。

NGO 的 “搜索 - 俯冲 - 攻击” 机制恰好针对性解决上述问题：全局搜索阶段覆盖双向参数空间，俯冲阶段聚焦最优参数邻域，攻击阶段精细调整权重分布，实现 “参数寻优 + 效率平衡” 的双重目标。

⛳️ 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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🌟 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

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

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🌟 路径规划方面

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🌟 通信方面

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🌟 信号处理方面

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🌟 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌟 雷达方面

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🌟 车间调度

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