基于山羚羊优化的LSTM深度学习网络模型(MGO-LSTM)的一维时间序列预测算法matlab仿真-优快云博客

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。山羚羊优化是一种新型元启发式优化算法，其核心是用山羚羊优化算法（MGO）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

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% 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(BestX)+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
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 cnvg
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4.算法理论概述

山羚羊优化算法（MGO）是一种模拟山羚羊野外生存行为的群智能优化算法，它通过模拟山羚羊的随机游走、群体聚集、最优个体跟随等行为，在解空间中高效搜索全局最优解，具有收敛速度快、寻优精度高、不易陷入局部最优的特点。

MGO-LSTM模型的核心是将LSTM的关键超参数(本程序中为隐藏层神经元数量)作为MGO的优化变量，将LSTM的预测误差(如均方误差MSE)作为MGO的适应度函数，通过MGO在预设的超参数搜索空间中迭代搜索，找到使LSTM预测性能最优的超参数组合，再用该最优超参数构建并训练LSTM模型，最终实现一维时间序列的高精度预测。

整个模型的逻辑框架可概括为：