基于螳螂虾优化的LSTM深度学习网络模型(MShOA-LSTM)的一维时间序列预测算法matlab仿真

原创已于 2025-10-11 18:46:06 修改 · 433 阅读

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#深度学习 #lstm #螳螂虾优化 #LSTM #MShOA #MShOA-LSTM #一维时间序列预测

于 2025-10-11 18:19:57 首次发布

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深度学习优化

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1.程序功能描述

基于螳螂虾优化的LSTM（MShOA-LSTM）算法是仿生优化算法与深度学习模型的融合创新，核心解决传统LSTM超参数人工调试导致的收敛慢、精度低问题。其架构包含两大模块：

预测主体：LSTM 网络，通过门控机制捕捉时间序列的长短期依赖关系；

优化引擎：螳螂虾优化算法（MShOA），模拟螳螂虾视觉感知与行为策略，实现LSTM关键超参数的全局寻优。

算法流程遵循 "超参数优化→模型训练→时序预测" 的闭环：先通过MShOA优化LSTM的隐藏层神经元数、学习率等核心参数，再用最优参数构建模型并训练，最终输出时间序列预测结果。该融合架构在电力负荷、传感器数据等一维时序场景中，可显著提升预测精度与模型鲁棒性。

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

..........................................................................
[~,I]=min(VV);
% 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(Positions(I,:))+1;
% 定义LSTM神经网络结构
% 设置网络训练参数
options = trainingOptions('adam', ...    % 使用Adam优化器，适合深度学习训练
    'MaxEpochs', 240, ...                % 最大训练轮数为240
    'GradientThreshold', 1, ...          % 梯度阈值为1，防止梯度爆炸
    'InitialLearnRate', 0.004, ...       % 初始学习率为0.004
    'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...% 学习率调度方式为分段衰减
    'LearnRateDropPeriod', 60, ...       % 每60轮衰减一次学习率
    'LearnRateDropFactor',0.2, ...       % 学习率衰减因子为0.2（变为原来的20%）
    'L2Regularization', 0.01, ...        % L2正则化系数为0.01，防止过拟合
    'ExecutionEnvironment', 'gpu',...    % 使用GPU加速训练（需配置GPU支持）
    'Verbose', 0, ...                    % 不显示训练过程细节
    'Plots', 'training-progress');       % 显示训练进度图表（损失变化等）

% 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 Convergence_curve
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