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回归预测 | MATLAB实现WOA-LSTM鲸鱼算法优化长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测

时间：2024-05-14 16:59:27

写在前面

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效果一览

基本描述

MATLAB实现WOA-LSTM鲸鱼算法优化长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测。鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）本文将介绍一种新的受自然启发的元启发式优化算法——鲸鱼优化算法(WOA)，该算法模拟了座头鲸的社会行为，并引入了气泡网狩猎策略。

模型描述

鲸鱼在大脑的某些区域有与人类相似的细胞，这些细胞被称为纺锤形细胞（spindle cells）。这些细胞负责人类的判断、情感和社会行为。换句话说，纺锤形细胞使我们人类有别于其他生物。鲸鱼的这些细胞数量是成年人的两倍，这是它们具有高度智慧和更富情感的主要原因。已经证明，鲸鱼可以像人类一样思考、学习、判断、交流，甚至变得情绪化，但显然，这都只是在一个很低的智能水平上。据观察，鲸鱼(主要是虎鲸)也能发展自己的方言。长短期记忆模型（long-short term memory）是一种特殊的RNN模型，是为了解决反向传播过程中存在梯度消失和梯度爆炸现象，通过引入门（gate）机制，解决了RNN模型不具备的长记忆性问题。公共LSTM单元由单元，输入门，输出门和忘记门组成。该单元记住任意时间间隔内的值，并且三个门控制进出单元的信息流。LSTM网络非常适合基于时间序列数据进行分类，处理和预测，因为在时间序列中的重要事件之间可能存在未知持续时间的滞后。开发LSTM是为了处理在训练传统RNN时可能遇到的爆炸和消失的梯度问题。对于间隙长度的相对不敏感性是LSTM相对于RNN，隐马尔可夫模型和其他序列学习方法在许多应用中的优势。

程序设计

完整程序和数据

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% 预设鲸鱼优化算法的参数 popsize = 5; %种群数量maxgen = 20; % WOA最大的迭代次数dim = 3; % 优化的自变量个数，依次为LSTM的第一和第二隐含层节点数，最大训练代数，初始学习率%输入输出数据L = size(output, 1); %样本总数%testNumber = round(L*0.2); %设置四个样本测试testNumber =20; %设置四个样本测试trainNumber = L - testNumber; %训练样本数量% 划分训练集和测试集p_train = input(1:trainNumber, :)';t_train = output(1:trainNumber, :)';% 测试集 p_test = input(trainNumber+1:trainNumber+testNumber,:)';t_test = output(trainNumber+1:trainNumber+testNumber,:)';%% 归一化和元胞数组处理[pn_train ,ps]= mapminmax(p_train);[tn_train, ts] = mapminmax(t_train);%测试集的归一化pn_test = mapminmax('apply', p_test, ps);tn_test = mapminmax('apply', t_test, ts);for i = 1:length(t_train)P_train{i,1} = pn_train(:,i);endfor i = 1:length(t_test)P_test{i,1} = pn_test(:,i);end%% 归一化和元胞数组处理p 4; % 优化的自变量个数，依次为LSTM的第一和第二隐含层节点数，最大训练代数，初始学习率lb = [1, 1, 0.001]; % 下限ub = [10,20, 0.01]; % 上限% initialize position vector and score for the leader，初始化位置向量和领导者得分Leader_pos=zeros(1,dim);Leader_score=inf; %change this to -inf for maximization problems，将此更改为-inf以获得最大化问题，Inf无穷大%Initialize the positions of search agentsPositions=initialization(popsize,dim,ub,lb);%Positions，存放数个个体的多维位置。