Python实现GO鹅优化算法优化循环神经网络LSTM回归模型项目实战-优快云博客

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说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后关注获取。

1.项目背景

在现代社会中，回归预测问题广泛存在于金融、能源、环境监测等多个领域。例如，股票价格预测、电力负荷预测和气象数据预测等任务都需要高精度的模型来支持决策。循环神经网络（LSTM）作为一种强大的深度学习模型，能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，在回归预测任务中表现出色。然而，LSTM模型的性能高度依赖于超参数的选择，而传统的网格搜索或随机搜索方法往往效率低下且难以找到全局最优解。因此，探索高效的优化算法以提升LSTM模型的性能成为当前研究的重要方向。

GO鹅优化算法是一种受鹅群行为启发的新型群体智能优化算法。该算法模拟了鹅群在迁徙过程中通过协作寻找最优路径的行为，具有较强的全局搜索能力和快速收敛的特点。与传统优化算法相比，GO鹅优化算法能够在复杂优化问题中更有效地避免陷入局部最优，并且其简单易实现的特性使其适用于多种应用场景。将GO鹅优化算法引入LSTM模型的超参数优化过程，可以显著提高模型的训练效率和预测精度，从而为解决实际问题提供更优的解决方案。

本项目的目标是利用Python实现GO鹅优化算法对LSTM回归模型的超参数进行优化，并将其应用于实际的时间序列预测任务中。具体而言，我们将通过GO鹅优化算法自动调整LSTM模型的关键超参数（如学习率、隐藏层单元数、批量大小等），以达到最佳的预测效果。这一研究成果不仅可以验证GO鹅-LSTM组合模型的有效性，还可以为金融、医疗、交通等领域的时间序列预测任务提供新的思路。例如，在股票价格预测中，该模型可以帮助投资者制定更科学的投资策略；在能源管理中，它可以用于精确预测电力需求，从而优化资源配置。

本项目通过Python实现GO鹅优化算法优化循环神经网络LSTM回归模型项目实战。

2.数据获取

本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下：

编号	变量名称	描述
1	x1
2	x2
3	x3
4	x4
5	x5
6	x6
7	x7
8	x8
9	x9
10	x10
11	y	因变量

数据详情如下(部分展示)：

3.数据预处理

3.1 用Pandas工具查看数据

使用Pandas工具的head()方法查看前五行数据：

关键代码：

3.2数据缺失查看

使用Pandas工具的info()方法查看数据信息：

从上图可以看到，总共有11个变量，数据中无缺失值，共2000条数据。

关键代码：

3.3数据描述性统计

通过Pandas工具的describe()方法来查看数据的平均值、标准差、最小值、分位数、最大值。

关键代码如下：

4.探索性数据分析

4.1 y变量分布直方图

用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图：

4.2 相关性分析

从上图中可以看到，数值越大相关性越强，正值是正相关、负值是负相关。

5.特征工程

5.1 建立特征数据和标签数据

关键代码如下：

5.2 数据集拆分

通过train_test_split()方法按照80%训练集、20%测试集进行划分，关键代码如下：

5.3 数据样本增维

未满足LSTM建模的需要，对特征样本进行增加一个维度，增维的关键代码如下：

6.构建GO鹅优化算法优化LSTM神经网络回归模型

主要使用通过GO鹅优化算法优化LSTM神经网络回归模型，用于目标回归。

6.1 GO鹅优化算法寻找最优参数值

最优参数值：

6.2 最优参数构建模型

编号	模型名称	参数
1	LSTM神经网络回归模型	units=best_units
2		optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(best_learning_rate)
3		epochs=best_epochs

6.3 模型摘要信息

6.4 模型训练集测试集损失曲线图

7.模型评估

7.1评估指标及结果

评估指标主要包括R方、均方误差、解释性方差、绝对误差等等。

模型名称	指标名称	指标值
测试集
LSTM神经网络回归模型	R方	0.9978
	均方误差	48.5308
	解释方差分	0.9978
	绝对误差	3.4663