基于河马优化的LSTM深度学习网络模型(HO-LSTM)的一维时间序列预测算法matlab仿真

1.程序功能描述

河马优化算法（Hippopotamus Optimization Algorithm, HO）是2022年提出的一种新型启发式优化算法，模拟河马在自然界中的生存行为（如水域选择、领地划分、觅食策略），具有收敛速度快、全局搜索能力强、不易陷入局部最优的特点。将HO算法与LSTM结合，构建HO-LSTM模型，核心思路是：以LSTM的预测误差最小化为目标函数，通过HO算法自适应优化LSTM的网络层数量，同时协同优化学习率、隐藏层神经元数等关键参数，最终得到性能最优的时间序列预测模型。HO-LSTM算法的核心优势在于：

避免人工调参的主观性：传统LSTM层数量需依赖经验试错，HO算法可自动搜索最优层数；

平衡模型复杂度与泛化能力：通过优化层，在拟合复杂特征与抑制过拟合间找到最优解；

提升预测精度：结合HO的全局优化能力与LSTM的时序特征捕捉能力，降低预测误差。

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（原始尺度）
global T_test;        % 测试目标数据（原始尺度）
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（用于反归一化）
global Norm_O;        % 输出数据归一化参数（用于反归一化）
global indim;         % 输入数据维度
global outdim;        % 输出数据维度

% 加载数据文件data.mat，该文件包含原始数据集
load data.mat
% 调用数据处理函数，对原始数据进行预处理
% 包括划分训练集和测试集、数据归一化等操作
[T_train,T_test,Pxtrain,Txtrain,Pxtest,Txtest,Norm_I,Norm_O,indim,outdim]=func_process(dat);

% 定义优化算法的参数范围
low  = 10;             % 搜索空间下界（优化参数最小值）
high = 50;           % 搜索空间上界（优化参数最大值）
dim  = 1;             % 优化维度（待优化参数的数量）
Tmax = 20;            % 最大迭代次数
Npop = 20;            % 种群大小（每次迭代的个体数量）
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