基于增强型获取-共享知识优化算法的LSTM深度学习网络模型(eGSK-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

       增强型获取 - 共享知识优化算法（eGSK）优化LSTM网络层数量的一维时间序列预测模型（eGSK-LSTM），核心是通过改进的GSK算法搜索最优LSTM网络层数量，再利用该最优结构的 LSTM 模型学习时间序列的时序依赖特征，最终实现高精度预测。其本质是“智能优化算法+深度学习模型” 的融合，既发挥eGSK在离散空间高效寻优的优势，又依托LSTM处理时序数据的能力，解决传统LSTM层数量依赖人工经验、易导致过拟合或欠拟合的问题。

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

    % 边界约束
    Gained_Shared_Junior = boundConstraint(Gained_Shared_Junior, pop, lu);
    Gained_Shared_Senior = boundConstraint(Gained_Shared_Senior, pop, lu);
    
    % 生成掩码
    D_Gained_Shared_Junior_mask = rand(Npop, dim) <= (D_Gained_Shared_Junior / dim);
    D_Gained_Shared_Senior_mask = ~D_Gained_Shared_Junior_mask;
    
    D_Gained_Shared_Junior_rand_mask = rand(Npop, dim) <= KR;
    D_Gained_Shared_Junior_mask = D_Gained_Shared_Junior_mask & D_Gained_Shared_Junior_rand_mask;
    
    D_Gained_Shared_Senior_rand_mask = rand(Npop, dim) <= KR;
    D_Gained_Shared_Senior_mask = D_Gained_Shared_Senior_mask & D_Gained_Shared_Senior_rand_mask;
    
    % 生成新个体
    ui = pop;
    ui(D_Gained_Shared_Junior_mask) = Gained_Shared_Junior(D_Gained_Shared_Junior_mask);
    ui(D_Gained_Shared_Senior_mask) = Gained_Shared_Senior(D_Gained_Shared_Senior_mask);
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4.算法理论概述

       一维时间序列（如电力负荷、股票价格、传感器数据等）的核心特征是时序依赖性，即当前时刻数据与历史时刻数据存在强关联。LSTM网络通过门控机制（输入门、遗忘门、输出门）解决传统RNN的梯度消失问题，能有效捕捉长短期时序特征，但网络层数量（隐藏层数量）的选择直接影响模型性能：

层数过少：模型拟合能力不足，无法捕捉复杂时序规律（欠拟合）；

层数过多：模型参数冗余，易记忆训练数据噪声（过拟合），且训练成本剧增。

      增强型获取 - 共享知识优化算法（eGSK）是在基础GSK算法（Get-Shared-Knowledge）上改进的智能优化算法，通过模拟人类 “获取知识 - 共享知识 - 更新知识” 的学习过程，在离散搜索空间（LSTM层数量为正整数）中高效搜索最优值。eGSK-LSTM的核心逻辑为：

以LSTM网络层数量为优化变量，以预测误差（如 MAE、MSE）为适应度函数；

通过eGSK算法迭代搜索，找到使预测误差最小的LSTM层数量；

构建该最优层数量的LSTM模型，训练后用于时间序列预测。

     基础GSK算法通过“获取知识阶段（Get Knowledge, GK）”和“共享知识阶段（Share Knowledge, SK）” 实现寻优，eGSK在其基础上增加自适应权重策略和变异算子，提升离散空间（层数量为整数）的寻优效率和精度，核心改进如下：

       而eGSK-LSTM 的实现需分为“eGSK优化LSTM层数量”和“最优LSTM模型训练与预测”两大阶段，根据eGSK输出的K_opt，搭建LSTM网络结构，关键参数如下：

输入层：输入维度为(T,1)（时间步长T×输入特征数1）；

LSTM隐藏层：共K_opt层，每层隐藏单元数H（如64、128，根据数据复杂度设定），前K_opt-1层的返回序列设为True（输出每个时间步的隐藏状态，作为下一层输入），第K_opt层返回序列设为False（仅输出最后一个时间步的隐藏状态）；

输出层：全连接层，输出维度为1（对应一维时间序列的预测值）；

激活函数：LSTM层内用tanh，输出层用Linear（回归任务）；

损失函数：均方误差（MSE），公式：

其中B为批量大小，M_b为第b个批量的样本数；

优化器：Adam优化器，学习率lr（如0.001），用于最小化损失函数，更新模型参数（W_f, b_f, W_i, b_i, ..., W_y, b_y）。

5.完整程序

VVV

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