基于电鳗觅食优化的LSTM深度学习网络模型(EEFO-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

       传统LSTM网络用于时间序列预测时，初始权重、学习率等超参数常依赖人工调试，易导致模型收敛慢、预测精度低。电鳗觅食优化算法（EEFO）模拟海鸥捕食与迁徙的智能行为，具备全局寻优能力。EEFO-LSTM模型通过EEFO优化LSTM关键超参数，结合LSTM对时序数据的长短期依赖捕捉能力，提升一维时间序列的预测性能。

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

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        % 贪婪选择：若新位置更优则更新
        if newPopFit<PopFit(i)
            PopFit(i)=newPopFit;  % 更新个体适应度
            PopPos(i,:)=newPopPos;  % 更新个体位置
            
            % 更新全局最优
            if PopFit(i)<=BestF
                BestF=PopFit(i);  % 更新全局最优适应度
                Xprey=PopPos(i,:);  % 更新全局最优位置
            end
        end
    end
    
    % 记录当前迭代的最优适应度
    HisBestF(It)=BestF ;
end

% 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
% 加1是为了确保至少有1个神经元
NN=floor(Xprey)+1;
........
% 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（归一化尺度）
Dat_yc2  = predict(net, Pxtest);   % 对测试数据进行预测（归一化尺度）
 
% 将预测结果反归一化，恢复到原始数据范围
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（方便后续处理和分析）
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到MAT文件，便于后续分析
save R2.mat INFO Datn_yc1 Datn_yc2 T_train T_test HisBestF
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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，采用均方根误差，公式为：

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

EEFO-LSTM以“LSTM预测误差最小”为目标，通过EEFO优化LSTM的关键超参数（如隐藏层神经元数n），流程为：​

以“LSTM模型在验证集的预测误差最小”为目标，EEFO优化LSTM的关键超参数，流程如下：​

1.初始化EEFO种群（每个个体对应一组超参数）；​

2.用每组超参数构建LSTM，训练后计算预测误差（MSE）作为EEFO适应度值；​

3.通过EEFO的“电场感知-群体协作-猎物捕获” 迭代更新种群，筛选最优超参数；​

4.用最优超参数构建LSTM，完成一维时间序列预测。

Q其中EEFO迭代流程如下：​

Step 1（电场感知）：按式更新电鳗位置，​α随迭代衰减，平衡全局与局部搜索；​

Step 2（群体协作）：计算电场强度​Ei​(t)，吸引电鳗向最优个体靠拢；​

Step 3（猎物捕获）：当迭代次数超过​Tmax​/2时，按式进行局部精细搜索；​

Step 4（适应度计算）：对每个电鳗位置（超参数组），构建LSTM并训练，计算适应度值；​

Step 5（最优更新）：保留每代最优适应度对应的超参数​Xbest​(t)；​

Step 6（终止判断）：迭代至​Tmax​，输出最优超参数​Xbest∗​=[η∗,n∗,batch∗,epoch∗]。

       EEFO-LSTM相比传统LSTM，无需人工反复调试超参数，通过EEFO的全局寻优能力找到更优超参数组合，在一维时间序列预测中表现出收敛更快、预测精度更高、鲁棒性更强的特点。

5.完整程序

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