基于蝎子捕猎策略优化的LSTM深度学习网络模型(SHS-LSTM)的一维时间序列预测算法matlab仿真-优快云博客

阶段1：感知探索（全局搜索，优化LSTM初始网络层数）

阶段2：潜伏利用（局部验证最优层数）

阶段3：突袭反馈（泛化验证与调整）

5.完整程序

1.程序功能描述

蝎子捕猎策略优化(SHS)优化LSTM网络层数量的一维时间序列预测模型(SHS-LSTM)，核心是通过SHS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SHS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

% 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
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4.算法理论概述

蝎子捕猎策略（Scorpion Hunting Strategy, SHS）是模拟蝎子“感知-潜伏-突袭-调整”行为的智能优化算法，核心在于通过自适应搜索平衡探索与利用能力。将其与LSTM结合，可解决传统LSTM初始网络层数随机化导致的收敛慢、易陷入局部最优问题，提升一维时间序列（如负荷、股价、气象数据）的预测精度。