回归预测 | MATLAB实现WOA-BiLSTM鲸鱼算法优化双向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-BiLSTM鲸鱼算法优化双向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-BiLSTM鲸鱼算法优化双向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-BiLSTM鲸鱼算法优化双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测。鲸鱼算法优化参数为隐含层节点数，最大训练代数，初始学习率参数。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。Bi-LSTM 神经网络结构模型分为 2 个独立的LSTM，输入序列分别以正序和逆序输入至 2 个LSTM 神经网络进行特征提取，将 2个输出向量（即提取后的特征向量）进行拼接后形成的词向量作为该词的最终特征表达。Bi-LSTM 的模型设计理念是使 t 时刻所获得特征数据同时拥有过去和将来之间的信息，实验证明，这种神经网络结构模型对文本特征提取效率和性能要优于单个 LSTM 结构模型。
程序设计
- 完整程序和数据
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%% 主程序 WOA-BiLSTM，鲸鱼算法优化双向长短期记忆神经网络预测
% 预设鲸鱼优化算法的参数 %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BiLSTM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。Convergence_curve=zeros(1,maxgen);%Convergence_curve收敛曲线t=1;% Loop counter% Main loopwhile t<maxgen+1 % 首先 迭代次数的while循环 为2 也就是鲸鱼群体会进化2代disp(['current iteration is: ', num2str(t)])for i=1:size(Positions,1)%对每个个体一个一个检查是否越界 % 种群规模是2 所以嵌套了2次训练% Return back the search agents that go beyond the boundaries of% the search space，返回超出搜索空间边界的搜索代理Flag4ub=Positions(i,:)>ub;Flag4lb=Positions(i,:)<lb;Positions(i,:)=(Positions(i,:).*(~(Flag4ub+Flag4lb)))+ub.*Flag4ub+lb.*Flag4lb;%超过最大值的设置成最大值，超过最小值的设置成最小值% 评估个体适应度，会调用func.m子函数，把个体位置坐标赋给BiLSTM参数中，执行的训练% Calculate objective function for each search agent，目标函数值的计算[fitness,net]=func(Positions(i,:),p_train,P_train,P_test, tn_train,ts,t_train,t_test);if fitness<Leader_score % Change this to > for maximization disp('WOA优化BiLSTM的结果:')disp(strcat('最优参数: ', num2str([round(Leader_pos(1:2)),Leader_pos(3)])))disp(strcat('最佳适应度: ', num2str(Leader_score)))%% 将WOA优化后的参数赋给BiLSTM神经网络 while循环结束之后 优化完的最佳参数付给BiLSTM 再次训练% 参数设置numFeatures = size(p_train, 1); %输入层节点numHiddenUnits1 = round(Leader_pos(1)); % 第一隐含层节点numResponses = 1; %全连接层节点（等于标签的数量）%% 创建网络layers = [ ...sequenceInputLayer(numFeatures)bilstmLayer(numHiddenUnits1,'OutputMode','last','name','hidden1')dropoutLayer(0.2,'name','dropout_1') %隐藏层1权重丢失率，防止过拟合fullyConnectedLayer(numResponses,'name','fullconnect')regressionLayer('name','out')]; % %回归层%% 参数设定%指定训练选项，求解器设置为adamoptions = trainingOptions('adam', ... %优化算法'MaxEpochs',round(Leader_pos(2)), ... %遍历样本最大循环数'GradientThreshold',1, ... %梯度阈值'InitialLearnRate',Leader_pos(3), ... %初始学习率'LearnRateSchedule','piecewise', ... %学习率计划'LearnRateDropPeriod',100, ... %50个epoch后学习率更新'LearnRateDropFactor',0.01, ... % 通过乘以因子 0.1 来降低学习率'MiniBatchSize',100,... % 批处理样本大小'Verbose',1, ... %命令控制台是否打印训练过程'Plots','training-progress');%% 训练BiLSTM
% net = trainNetwork(P_train,tn_train',layers,options);net = net1;%% 测试集预测testn_simu = predict(net,P_test);test_simu= mapminmax('reverse',testn_simu', ts);disp(' ')disp('WOA-BiLSTM神经网络预测性能分析:')
[e, ape]=caculate_perf(t_test, test_simu);rmse=sqrt(mean( (test_simu - t_test).^2));%% 作图分析
%%真实值与预测值误差比较
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
figure
bar((test_simu - t_test))
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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