基于秃鹰搜索优化的LSTM深度学习网络模型(BES-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

       LSTM网络的性能高度依赖于超参数配置，其中隐含层个数是影响模型性能的关键超参数之一。传统的超参数优化方法如网格搜索、随机搜索存在效率低、易陷入局部最优等问题。秃鹰搜索优化算法(Bald Eagle Search, BES)是一种新型元启发式优化算法，模拟秃鹰在捕食过程中的搜索行为，具有收敛速度快、全局搜索能力强等优点。

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

% 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(BestSol.pos)+1;
% 定义LSTM神经网络结构
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(indim)             % 序列输入层，输入维度为indim
    lstmLayer(NN)                         % LSTM层，神经元数量为优化得到的NN
    reluLayer                             % ReLU激活函数层，增加非线性能力
    fullyConnectedLayer(outdim)           % 全连接层，输出维度为outdim
    regressionLayer];                     % 回归层，用于回归任务（输出连续值）

% 设置网络训练参数

% 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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4.算法理论概述

       秃鹰搜索优化算法是由Alsattar等人于2020年提出的一种元启发式优化算法，模拟秃鹰在捕食过程中的搜索行为，包括选择搜索空间、搜索猎物和攻击猎物三个阶段。

选择搜索空间

在该阶段，秃鹰根据自身经验和环境信息选择合适的搜索空间，数学表达式为：

搜索猎物

秃鹰在选定的搜索空间内进行局部搜索，模拟其围绕猎物盘旋的行为，数学表达式为：

攻击猎物

当秃鹰发现猎物后，迅速下降攻击猎物，数学表达式为：

BES算法通过调整探索因子、开发因子和攻击因子，平衡全局搜索和局部开发能力，从而高效地找到最优解。

BES-LSTM模型的整体框架包括BES优化LSTM隐含层个数、LSTM模型训练和预测3个部分。

具体流程如下： 

BES优化：将LSTM网络的隐含层个数作为优化变量，以预测误差作为适应度函数，通过BES算法搜索最优的隐含层个数。以LSTM模型在训练集上的预测误差作为BES算法的适应度函数，本文采用均方根误差(RMSE)作为评价指标，数学表达式为：

LSTM模型训练：使用优化后的隐含层个数构建LSTM模型，并用训练集数据进行训练。

预测：将测试集数据输入训练好的LSTM模型，得到预测结果。

5.完整程序

VVV

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