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时序预测 | MATLAB实现SO-CNN-LSTM蛇群算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测

预测效果

基本介绍

时序预测 | MATLAB实现SO-CNN-LSTM蛇群算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测，运行环境Matlab2020b及以上。优化正则化率、学习率、隐藏层单元数。
1.MATLAB实现SO-CNN-LSTM蛇群算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测；
2.单变量时间序列预测；
3.多指标评价，评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高；
4.鲸鱼算法优化参数为：学习率，隐含层节点，正则化参数；
5.excel数据，方便替换，运行环境2020及以上。

程序设计

• 完整源码和数据获取方式1：私信博主回复SO-CNN-LSTM蛇群算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测；
• 完整程序和数据下载方式2(订阅《组合优化》专栏，同时获取《组合优化》专栏收录的任意8份程序，数据订阅后私信我获取)：SO-CNN-LSTM蛇群算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测，专栏外只能获取该程序。

%%  获取最优种群for j = 1 : SearchAgentsif(fitness_new(j) < GBestF)GBestF = fitness_new(j);GBestX = X_new(j, :);endend%%  更新种群和适应度值pop_new = X_new;fitness = fitness_new;%%  更新种群 [fitness, index] = sort(fitness);for j = 1 : SearchAgentspop_new(j, :) = pop_new(index(j), :);end%%  得到优化曲线curve(i) = GBestF;avcurve(i) = sum(curve) / length(curve);
end%%  得到最优值
Best_pos = GBestX;
Best_score = curve(end);%%  得到最优参数
NumOfUnits       =abs(round( Best_pos(1,3)));       % 最佳神经元个数
InitialLearnRate =  Best_pos(1,2) ;% 最佳初始学习率
L2Regularization = Best_pos(1,1); % 最佳L2正则化系数
% 
inputSize = k;
outputSize = 1;  %数据输出y的维度  
%  参数设置
opts = trainingOptions('adam', ...                    % 优化算法Adam'MaxEpochs', 20, ...                              % 最大训练次数'GradientThreshold', 1, ...                       % 梯度阈值'InitialLearnRate', InitialLearnRate, ...         % 初始学习率'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...             % 学习率调整'LearnRateDropPeriod', 6, ...                     % 训练次后开始调整学习率'LearnRateDropFactor',0.2, ...                    % 学习率调整因子'L2Regularization', L2Regularization, ...         % 正则化参数'ExecutionEnvironment', 'gpu',...                 % 训练环境'Verbose', 0, ...                                 % 关闭优化过程'SequenceLength',1,...'MiniBatchSize',10,...'Plots', 'training-progress');                    % 画出曲线

学习总结

该算法的流程如下：
数据预处理。将输入数据进行预处理，如将牌型数据转化为数字、进行归一化、缺失值填充等操作。卷积网络。对输入数据进行卷积神经网络（CNN）处理，提取其特征表示。LSTM网络。将卷积网络提取的特征序列输入长短期记忆神经网络（LSTM），将其转化为单一输出。输出LSTM网络的预测结果。
在该算法中，卷积网络用于提取输入数据的特征，LSTM网络将卷积网络提取的特征序列转化为单一输出，并保留其时间序列信息，从而能够更好地预测未来的结果。该算法的优化方法主要集中在卷积网络和LSTM网络两个阶段：卷积网络优化。可以通过增加卷积网络的深度和宽度，增加其表达能力，提高对输入序列的特征提取能力。同时，可以采用更好的激活函数和正则化方法，如ReLU和Dropout，以增加网络的非线性能力和泛化能力。
LSTM网络优化。可以通过增加LSTM网络的隐藏层大小和层数，增加其表达能力和记忆能力，提高对输入序列的建模能力。同时，可以采用更好的门控机制和梯度裁剪方法，如LSTM和Clip Gradient，以增加网络的稳定性和泛化能力。
总之，通过卷积神经网络和长短期记忆神经网络的结合，可以对多输入单输出的回归预测任务进行建模和预测。其优化方法主要包括调整模型结构、优化损失函数和优化算法、融合多个数据源、增加数据预处理和增强、调整模型超参数等。通过这些优化方法，可以提高模型的预测性能和泛化能力，适应更广泛的应用场景。

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm=1001.2014.3001.5501