NGO-LSTM多输入分类|北方苍鹰-长短期神经网络|Matlab

目录

一、程序及算法内容介绍：

基本内容：

亮点与优势：

 二、实际运行效果：

三、方法原理介绍：

1.识别与攻击：

2.追逐与逃避：

四、完整程序下载：

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一、程序及算法内容介绍：

基本内容：

• 本代码基于Matlab平台编译，将NGO(北方苍鹰优化算法)与LSTM(长短期神经网络)结合，进行多输入数据分类预测。(多变量分类预测，个数可自行指定)

• 输入训练的数据包含12个特征，1个响应值，即通过12个输入值预测1个输出值。（数据导入后自动归一化，提升泛化性）

• 通过NGO算法优化LSTM的学习率、神经元个数参数，记录下最优的网络参数作为后续的应用网络。

• 迭代计算过程中，自动显示优化进度条，实时查看程序运行进展情况

• 自动输出多种多样的的误差评价指标，自动输出大量实验效果图片

亮点与优势：

• 注释详细，几乎每一关键行都有注释说明，适合小白起步学习

• 直接运行Main函数即可看到所有结果，使用便捷

• 编程习惯良好，程序主体标准化，逻辑清晰，方便阅读代码

• 所有数据均采用Excel格式输入，替换数据方便，适合懒人选手

• 出图详细、丰富、美观，可直观查看运行效果

• 附带详细的说明文档（下图），其内容包括：算法原理+使用方法说明

 二、实际运行效果：

三、方法原理介绍：

北方苍鹰优化算法（Northern Goshawk Optimization Algorithm，NGO）是一种新型的智能优化算法，受北方苍鹰捕猎行为的启发而设计。该算法由Mohammad Dehghani等人在2022年提出，旨在解决复杂的优化问题。北方苍鹰优化算法的核心思想是模拟北方苍鹰在捕猎过程中的行为，主要包括两个阶段：识别与攻击、追逐与逃避。

1.识别与攻击：

在这一阶段，北方苍鹰会在其搜索空间中随机选择猎物，以增强算法的探索能力。苍鹰通过观察猎物的位置和状态，决定是否进行攻击。这个过程可以看作是全局搜索，旨在找到最优解的潜在区域。

2.追逐与逃避：

一旦苍鹰决定攻击猎物，猎物会尝试逃脱。此时，苍鹰会根据猎物的逃跑行为调整自己的位置，以追逐猎物。这个过程模拟了局部搜索，旨在精细化地找到最优解。

四、完整程序下载：