基于蜣螂优化的LSTM深度学习网络模型(DBO-LSTM)的一维时间序列预测算法matlab仿真

目录

1.程序功能描述

2.测试软件版本以及运行结果展示

3.部分程序

4.算法理论概述

[步骤 1：个体编码与适应度函数定义](#步骤 1：个体编码与适应度函数定义)

[步骤 2：滚球行为（全局搜索）](#步骤 2：滚球行为（全局搜索）)

[步骤 3：跳舞行为（局部开发）](#步骤 3：跳舞行为（局部开发）)

[步骤 4：觅食行为（多样性保持）](#步骤 4：觅食行为（多样性保持）)

[步骤 5：最优参数确定​](#步骤 5：最优参数确定)

5.完整程序

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1.程序功能描述

蜣螂优化算法（Dung Beetle Optimizer, DBO）是受自然界蜣螂行为启发的新型智能优化算法，具有收敛速度快、全局搜索能力强的特点。DBO-LSTM模型将蜣螂优化算法与LSTM网络结合，通过DBO优化LSTM的关键超参数（尤其是隐含层数量）和初始权重，解决传统LSTM依赖经验设置超参数导致的预测精度不足问题。

2.测试软件版本以及运行结果展示

MATLAB2022A/MATLAB2024B版本运行

3.部分程序

% 将优化得
NN=floor(bestX)+1;
..............................................
% 设置网络训练参数
options = trainingOptions('adam', ...    % 使用Adam优化器，适合深度学习训练
    'MaxEpochs', 240, ...                % 最大训练轮数为240
    'GradientThreshold', 1, ...          % 梯度阈值为1，防止梯度爆炸
    'InitialLearnRate', 0.004, ...       % 初始学习率为0.004
    'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...% 学习率调度方式为分段衰减
    'LearnRateDropPeriod', 60, ...       % 每60轮衰减一次学习率
    'LearnRateDropFactor',0.2, ...       % 学习率衰减因子为0.2（变为原来的20%）
    'L2Regularization', 0.01, ...        % L2正则化系数为0.01，防止过拟合
    'ExecutionEnvironment', 'gpu',...    % 使用GPU加速训练（需配置GPU支持）
    'Verbose', 0, ...                    % 不显示训练过程细节
    'Plots', 'training-progress');       % 显示训练进度图表（损失变化等）

% 训练LSTM网络
[net,INFO] = trainNetwork(Pxtrain, Txtrain, layers, options);

% 使用训练好的网络进行预测
Dat_yc1  = predict(net, Pxtrain);  % 对训练数据进行预测（归一化尺度）
Dat_yc2  = predict(net, Pxtest);   % 对测试数据进行预测（归一化尺度）
 
% 将预测结果反归一化，恢复到原始数据范围
Datn_yc1 = mapminmax('reverse', Dat_yc1, Norm_O); 
Datn_yc2 = mapminmax('reverse', Dat_yc2, Norm_O); 

% 将细胞数组转换为矩阵（方便后续处理和分析）
Datn_yc1 = cell2mat(Datn_yc1);
Datn_yc2 = cell2mat(Datn_yc2);

% 保存训练信息、预测结果和收敛曲线到MAT文件，便于后续分析
save R2.mat INFO Datn_yc1 Datn_yc2 T_train T_test Convergence_curve
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4.算法理论概述

模拟蜣螂的滚球、跳舞、觅食三种行为实现寻优：滚球行为对应全局搜索，跳舞行为实现局部开发，觅食行为避免陷入局部最优。通过DBO优化LSTM的两个关键参数：隐含层数量M （2≤M≤100）。

步骤 1：个体编码与适应度函数定义

每个蜣螂个体编码为向量Ind=[M,n1​,n2​,...,nM​]，其中M为隐含层数量。适应度函数采用如下公式：

其中，T为训练集样本数， yt为t时刻真实值， y^ t ​ (Xi ​) 为基于个体 Xi的LSTM预测值。

步骤 2：滚球行为（全局搜索）

蜣螂个体i沿食物球滚动的位置更新公式：

其中,xbest​(t)为当前最优个体，​α=0.3为滚动因子，​β∼U(0,1)为随机步长，​γ=0.2为扰动因子，randn()为标准正态分布随机数。

步骤 3：跳舞行为（局部开发）

部分蜣螂（比例( p=0.2)）通过跳舞调整位置：

其中,δ=0.1为跳舞因子，​ub,lb 为参数上下界，​rand()∼U(0,1)。

步骤 4：觅食行为（多样性保持）

当适应度值连续5代无改进时，触发觅食行为：

随机生成新个体以跳出局部最优。

步骤 5：最优参数确定​

迭代终止后（最大迭代次数设为25），选取适应度值最小的个体作为最优参数。

5.完整程序

VVV

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