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
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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。
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