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
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
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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
- 写在前面
- 效果一览
- 基本描述
- 模型描述
- 程序设计
- 参考资料
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。
参考资料
[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127993418
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127545080
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