基于WOA鲸鱼优化的BiLSTM双向长短期记忆网络序列预测算法matlab仿真,对比BiLSTM和LSTM

目录

1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

3.部分核心程序

4.算法理论概述

5.算法完整程序工程


1.算法运行效果图预览

(完整程序运行后无水印)

2.算法运行软件版本

matlab2022a/matlab2024b

3.部分核心程序

(完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频)

复制代码
......................................................................... 
X       = woa_idx;
%bilstm
layers=bilstm_layer(bw_in,round(X(1)),round(X(2)),bw_out,X(3),X(4),X(5));

%参数设定
opts = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',10, ...
    'GradientThreshold',1,...
    'ExecutionEnvironment','cpu',...
    'InitialLearnRate',X(6), ...
    'LearnRateSchedule','piecewise', ...
    'LearnRateDropPeriod',2, ...   
    'LearnRateDropFactor',0.5, ...
    'Shuffle','once',...           
    'SequenceLength',1,...
    'MiniBatchSize',64,...
    'Verbose',1);

%网络训练
[net1,INFO] = trainNetwork(Xtrain,Ytrain,layers,opts);

Rmsev = INFO.TrainingRMSE;


figure;
plot(Rmsev)
xlabel('训练次数');
ylabel('RMSE');


%预测
for i = 1:length(Xtest)
    Ypred(i)  = net1.predict(Xtest(i));
end

figure
plot(Ypred,'r-')
hold on 
plot(Ytest','b-')
legend('预测值','实际值')
xlabel('时间(s)')
ylabel('负荷(KW)')

rmse = mean((Ypred(:)-Ytest(:)).^2);% 计算均方根误差

title(sprintf('WOA-biLSTM分析-RMSE=%.3f', rmse));

save R3.mat Ypred Ytest rmse Rmsev
207

4.算法理论概述

LSTM是一种特殊的循环神经网络(RNN),旨在解决传统 RNN 在处理长序列时的梯度消失和梯度爆炸问题,从而更好地捕捉长序列中的长期依赖关系。其核心结构包含输入门、遗忘门、输出门以及记忆单元。

BiLSTM 是在 LSTM 基础上发展而来,它通过同时向前和向后处理序列,能够更好地捕捉序列中的前后文信息,从而在序列预测任务中表现更优。BiLSTM 由一个前向 LSTM 和一个后向 LSTM 组成。

这种结构使得 BiLSTM 能够同时利用序列的前文和后文信息,在处理需要全局信息的序列预测任务时具有明显优势。

在本课题中,将woa应用于BiLSTM主要是为了优化BiLSTM的超参数,如学习率、隐藏层神经元数量等,以提升其预测性能。大致的步骤如下:

1.随机初始化一群鲸鱼的位置,每个鲸鱼的位置对应一组 BiLSTM 的参数(如权重和偏置)。

2.使用训练集对 BiLSTM 进行训练,并根据验证集的预测结果定义适应度函数。常用的适应度函数是均方误差(MSE):

使用优化后的 BiLSTM 参数在训练集上进行最终训练。使用训练好的模型对测试集进行预测,并将预测结果进行反归一化处理,得到最终的预测值。WOA 具有较强的全局搜索能力,能够在参数空间中寻找最优的 BiLSTM 参数,避免陷入局部最优解。

在大多数序列预测任务中,BiLSTM的预测精度优于LSTM。因为它能更全面地捕捉序列中的长期依赖关系,减少信息丢失,从而提高预测准确性。

5.算法完整程序工程

OOOOO

OOO

O

相关推荐
爱看科技23 分钟前
苹果AR/VR头显路线图曝光,微美全息推进AI/AR智能眼镜新品开启视觉体验篇章
人工智能·ar·vr
呆头鹅AI工作室30 分钟前
[2025CVPR]SEEN-DA:基于语义熵引导的领域感知注意力机制
人工智能·深度学习·机器学习
吴佳浩32 分钟前
Python入门指南-AI番外-MCP完整教程:从零开始学会Model Context Protocol
人工智能·python·mcp
加油吧zkf1 小时前
目标检测新纪元:DETR到Mamba实战解析
图像处理·人工智能·python·目标检测·分类
西柚小萌新1 小时前
【深度学习:进阶篇】--4.3.seq2seq与Attention机制
人工智能·深度学习
求索小沈1 小时前
ubuntu22.04 安装cuda cudnn
人工智能·深度学习
阿里云大数据AI技术1 小时前
AI搜索 MCP最佳实践
数据库·人工智能·搜索引擎
大千AI助手1 小时前
蒙特卡洛方法:随机抽样的艺术与科学
人工智能·机器学习·贝叶斯·概率·蒙特卡洛·随机
山顶望月川1 小时前
并行科技MaaS平台支持文心4.5系列开源模型调用
人工智能·机器学习·编辑器
安思派Anspire1 小时前
再见 RAG?Gemini 2.0 Flash 刚刚 “杀死” 了它!
人工智能