基于红尾鹰优化的LSTM深度学习网络模型(RTH-LSTM)的一维时间序列预测算法matlab仿真

目录

1.程序功能描述

2.测试软件版本以及运行结果展示

3.部分程序

4.算法理论概述

5.完整程序

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1.程序功能描述

      红尾鹰优化的LSTM（RTH-LSTM）算法，是将红尾鹰优化算法（Red-Tailed Hawk Optimization, RTHO）与长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）结合，针对一维时间序列预测任务提出的混合模型。其核心逻辑在于：利用RTHO算法的全局寻优能力，解决LSTM网络训练中易陷入局部最优、初始权重与偏置参数随机化导致预测精度低的问题，再通过LSTM捕捉时间序列的长短期依赖关系，最终实现高精度预测。

2.测试软件版本以及运行结果展示

MATLAB2022A/MATLAB2024B版本运行

3.部分程序

% 定义全局变量，用于存储训练和测试数据及相关参数
global T_train;       % 训练目标数据
global T_test;        % 测试目标数据
global Pxtrain;       % 训练输入数据
global Txtrain;       % 训练目标数据(归一化后)
global Pxtest;        % 测试输入数据
global Txtest;        % 测试目标数据(归一化后)
global Norm_I;        % 输入数据归一化参数
global Norm_O;        % 输出数据归一化参数
global indim;         % 输入数据维度
global outdim;        % 输出数据维度

% 加载数据文件data.mat
load data.mat
% 调用数据处理函数，对原始数据进行预处理
[T_train,T_test,Pxtrain,Txtrain,Pxtest,Txtest,Norm_I,Norm_O,indim,outdim]=func_process(dat);

% 定义优化参数范围
low  = 5;             % 搜索空间下界
high = 100;           % 搜索空间上界
dim  = 1;             % 优化维度
Tmax = 15;            % 最大迭代次数
Npop = 10;            % 种群大小

% 初始化最优解
Xbestcost = inf;      % 初始化最优代价为无穷大
Xbestpos = rand(Npop,dim);  % 初始化最优位置


% 将优化得到的最佳参数转换为整数，作为LSTM隐藏层神经元数量
NN=floor(Xnewpos)+1;
% 定义LSTM神经网络结构
layers = [ ...];                     % 回归层，用于回归任务

% 训练LSTM网络
[net,INFO] = trainNetwork(Pxtrain, Txtrain, layers, options);

% 使用训练好的网络进行预测
Dat_yc1  = predict(net, Pxtrain);  % 对训练数据进行预测
Dat_yc2  = predict(net, Pxtest);   % 对测试数据进行预测
 
% 将预测结果反归一化，恢复原始数据范围
Datn_yc1 = mapminmax('reverse', Dat_yc1, Norm_O); 
Datn_yc2 = mapminmax('reverse', Dat_yc2, Norm_O); 

% 将细胞数组转换为矩阵
Datn_yc1 = cell2mat(Datn_yc1);
Datn_yc2 = cell2mat(Datn_yc2);

% 保存训练信息、预测结果和收敛曲线
save R2.mat INFO Datn_yc1 Datn_yc2 T_train T_test Convergence_curve
X1

4.算法理论概述

      LSTM通过 “门控机制” 解决传统循环神经网络（RNN）的梯度消失 / 爆炸问题，其核心结构包括输入门（Input Gate）、遗忘门（Forget Gate）、细胞状态（Cell State）和输出门（Output Gate）。

      设LSTM网络层N的取值，N∈[N_min, N_max]，如 N_min=10、N_max=50）。 以LSTM在训练集上的预测误差作为适应度函数（目标：最小化误差），采用均方根误差（RMSE），公式为：

其中，T为训练集样本数， y t ​为t时刻真实值， y^ t ​ (Xi ​) 为基于个体 Xi ​的LSTM预测值。

     RTH通过两轮更新实现寻优，模拟红尾鹰的搜索行为：

第一轮：盘旋搜索（全局探索） 红尾鹰围绕猎物区域盘旋，个体位置更新公式为：

第二轮：俯冲捕食（局部开发） 当红尾鹰锁定猎物后俯冲，个体位置向最优个体靠近，同时引入局部扰动：

       当迭代次数达到预设最大值T ，或最优个体的适应度值小于预设误差阈值ϵ时，停止寻优，将此时的最优个体Xbest ​ 作为LSTM的初始参数。

算法核心优势

自适应层数量选择：避免人工调参（如凭经验设N=20 或30）的主观性，RTH可根据序列复杂度自动匹配最优N，平衡欠拟合与过拟合。

参数 - 结构协同优化：同步优化层数量与对应层参数，相比 “先定N再调参” 的传统方式，大幅提升模型收敛速度与预测精度。

鲁棒性强：RTH的全局寻优能力降低了初始参数随机化对模型的影响，对含噪声的时间序列（如工业传感器数据）适应性更强。

5.完整程序

VVV