多输入时序预测|GWO-CNN-LSTM|灰狼算法优化的卷积-长短期神经网络时序预测(Matlab)

目录

一、程序及算法内容介绍:

基本内容:

亮点与优势:

二、实际运行效果:

三、算法介绍:

灰狼优化算法:

卷积神经网络-长短期记忆网络:

四、完整程序下载:


一、程序及算法内容介绍:

基本内容:

  • 本代码基于Matlab 平台编译,将GWO (灰狼群优化算法)与CNN- LSTM (卷积-长短期记忆神经网络)结合,进行多输入数据时序预测

  • 输入训练的数据包含8个特征1个响应值 ,即通过8个输入值预测1个输出值**(多变量时序预测,输入输出个数可自行指定)**

  • 归一化训练数据,提升网络泛化性

  • 通过GWO算法优化CNN-LSTM网络的学习率、卷积核大小、神经元个数,共三个超参数,记录下最优的网络参数

  • 训练CNN-LSTM网络进行回归预测,实现更加精准的预测

  • 迭代计算过程中,自动显示优化进度条,实时查看程序运行进展情况

  • 自动输出多种多样的的误差评价指标,自动输出大量实验效果图片

亮点与优势:

  • 注释详细,几乎每一关键行都有注释说明,适合小白起步学习

  • 直接运行Main函数即可看到所有结果,使用便捷

  • 编程习惯良好,程序主体标准化,逻辑清晰,方便阅读代码

  • 所有数据均采用Excel格式输入,替换数据方便,适合懒人选手

  • 出图详细、丰富、美观,可直观查看运行效果

  • 附带详细的说明文档(下图),其内容包括:算法原理+使用方法说明

二、实际运行效果:

三、算法介绍:

灰狼优化算法:

灰狼优化算法(GWO)是一种基于模拟灰狼群体捕食行为的启发式优化算法,核心思想源于模拟灰狼群体的社会行为,分为三个主要角色:Alpha(α)、Beta(β)和Delta(δ)分别代表群体中的领导狼,以及Omega(ω)作为辅助狼。这三个角色根据其在问题空间中的适应度来调整其位置,模拟灰狼群体的协作捕食过程,在平衡探索和开发方面表现良好。该算法在工程领域,如神经网络、调度、控制、电力系统等,有广泛应用,具有较强的全局搜索能力和性能优越的特点。

卷积神经网络-长短期记忆网络:

CNN-LSTM是一种深度学习模型,结合了卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)。这种结合使得模型能够处理融合了空间和时间信息的序列数据。

卷积神经网络(CNN):CNN主要用于处理空间信息,如图像数据。它通过卷积操作来提取输入数据中的空间特征,具有良好的特征提取能力和参数共享特性。长短时记忆网络(LSTM):LSTM主要用于处理时间序列数据,如文本、语音等。它能够捕捉数据中的时间依赖关系,避免了传统循环神经网络中的梯度消失或爆炸问题,具有长期记忆能力。

CNN-LSTM模型结合了这两种网络的优势,可以在时间序列数据中同时提取空间特征(通过CNN)和时间依赖关系(通过LSTM)。这使得CNN-LSTM模型在诸如视频分析、动作识别、气象预测等任务中表现出色。通过CNN的空间特征提取和LSTM的时间建模,CNN-LSTM能够更有效地处理具有时空信息的序列数据。

四、完整程序下载:

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