回归预测 | MATLAB实现SO-CNN-LSTM蛇群算法优化卷积长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测
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预测效果
基本介绍
MATLAB实现SO-CNN-LSTM蛇群算法优化卷积长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测（完整源码和数据)
1.MATLAB实现SO-CNN-LSTM蛇群算法优化卷积长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测（完整源码和数据)
2.输入多个特征，输出单个变量，多输入单输出回归预测；
3.多指标评价，评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高；
4.蛇群算法优化参数为：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。
模型描述
SO-CNN-LSTM蛇群算法是一种用于优化卷积长短期记忆神经网络的算法，用于多输入单输出的回归预测问题。下面我会一步一步地解释这个算法的各个组成部分。
首先，卷积长短期记忆神经网络（Convolutional LSTM）。它是一种结合了卷积神经网络和长短期记忆神经网络的混合模型，能够处理序列数据和图像数据。在卷积LSTM中，卷积层用于提取输入数据的特征，LSTM层则用于对这些特征进行时间依赖性建模，以便对序列数据进行建模。
SO-CNN-LSTM蛇群算法。该算法是一种采用蛇群算法进行优化的算法，它可以帮助我们在训练过程中找到最优的模型参数。在该算法中，我们将卷积LSTM网络的参数作为待优化的变量，使用蛇群算法进行参数搜索。蛇群算法是一种模拟蛇群觅食行为的启发式算法，能够在搜索空间中高效地寻找最优解。多输入单输出回归预测问题。这是一种将多个输入数据映射到一个输出数据的问题。在这种情况下，我们可以使用卷积LSTM网络来处理每个输入数据，然后将它们的结果合并在一起，得到最终的输出结果。在训练过程中，我们可以使用已知的输入和输出数据来训练模型，以便它能够对输入数据进行准确的预测。总的来说，SO-CNN-LSTM蛇群算法是一种用于优化卷积长短期记忆神经网络的算法，用于多输入单输出的回归预测问题。它能够帮助我们在训练过程中找到最优的模型参数，以便我们可以对输入数据进行准确的预测。
程序设计
- 完整源码和数据获取方式1：私信博主或同等价值程序兑换；
- 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)：回归预测 | MATLAB实现SO-CNN-LSTM蛇群算法优化卷积长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测
clike
%% 获取最优种群
for j = 1 : SearchAgents
if(fitness_new(j) < GBestF)
GBestF = fitness_new(j);
GBestX = X_new(j, :);
end
end
%% 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 : SearchAgents
pop_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