基于鹈鹕优化的LSTM深度学习网络模型(POA-LSTM)的一维时间序列预测算法matlab仿真

最新推荐文章于 2025-12-26 22:25:18 发布
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#深度学习 #lstm #鹈鹕优化 #POA-LSTM #一维时间序列预测 #matlab

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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

阶段1：全局+局部搜索（俯冲捕食）

阶段2：弱解替换（群体协作）

5.完整程序

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。鹈鹕优化是一种新型元启发式优化算法，其核心是用鹈鹕优化算法（Pelican Optimization Algorithm, POA）自适应搜索LSTM隐含层最优神经元数量，以最小化时间序列预测误差。

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

...................................................................
Destination_position=BestSol.Position;
% 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(Destination_position)+1;
% 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
126

4.算法理论概述

      POA-LSTM的核心是用鹈鹕优化算法（Pelican Optimization Algorithm, POA）自适应搜索LSTM隐含层最优神经元数量，以最小化时间序列预测误差。

整体流程为：

数据预处理→POA优化LSTM超参数→训练优化后的LSTM→预测与结果反归一化

阶段1：全局+局部搜索（俯冲捕食）

1.搜索步长系数PK(随迭代衰减，平衡全局/局部搜索)

其中it为当前迭代次数，PK随it增大而递减(前期大步全局探索，后期小步局部细化)。

2.个体适应度比例Pei(区分优劣解)

其中Costi为第i个个体的适应度(LSTM预测误差)， Costmin/Costmax为当前种群的最小/最大误差。Pei越大，说明个体越差，越倾向全局搜索；反之越倾向局部搜索。

3.位置更新公式

4.边界约束

阶段2：弱解替换（群体协作）

1.替换概率Pt

Pt随迭代次数动态变化，控制弱解替换的概率。

2.弱解替换公式

若rand<Pt 

将种群按适应度升序排序，删除最后Ne个最差解； 围绕全局最优解生成新解，公式为：

Xnew=X best+rand(1,D)⋅rand(LB,UB)

将新解加入种群，保持种群规模为N 。

3.适应度函数

优化目标是最小化LSTM测试集预测误差，核心公式为：

5.完整程序

VVV

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