基于黑翅鸢优化的LSTM深度学习网络模型(BKA-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

5.完整程序

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1.程序功能描述

传统LSTM模型的网络层数量依赖人工经验选择，易导致过拟合或欠拟合问题。黑翅鸢优化算法（Black Kite Algorithm, BKA）是模拟黑翅鸢捕食行为的新型群智能优化算法，具有收敛速度快、全局搜索能力强的特点。将BKA用于优化LSTM的网络层数量，构建BKA-LSTM模型，可实现时间序列预测精度与模型泛化能力的提升。

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

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% 将优化得到的最佳参数转换为整数，作为LSTM隐藏层神经元数量
% 加1是为了确保至少有1个神经元
NN=floor(XPosNew(II,:))+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

BKA是2022年提出的新型群智能算法，模拟黑翅鸢在捕食过程中的"侦察 - 俯冲 - 攻击"行为，通过种群迭代实现对最优解的搜索。其核心优势在于：无需梯度信息、全局搜索能力强、收敛速度快，适合优化LSTM的超参数（如网络层数量L）。

黑翅鸢的捕食过程分为三个阶段，对应 BKA 的三个搜索机制：

侦察阶段（全局搜索）：黑翅鸢在高空盘旋，随机搜索猎物（对应算法中种群个体随机更新位置，探索搜索空间）；

俯冲阶段（局部开发）：发现猎物后，黑翅鸢沿直线俯冲靠近（对应算法中个体向最优个体靠拢，细化局部搜索）；

攻击阶段（精英引导）：接近猎物时，黑翅鸢调整姿态精准攻击（对应算法中引入精英个体，引导种群向全局最优方向收敛）。

具体的实现步骤如下：

步骤 1：种群初始化

在预设的LSTM层数量搜索范围 [Lmin ​ ,L max]内（通常Lmin ​ =1 ， Lmax ​ =10 ，需根据数据复杂度调整），随机生成N个初始个体：

步骤 2：适应度计算

对每个初始个体Li(0) ​ ，构建对应的LSTM模型，训练后计算其在验证集上的预测误差，将误差作为适应度函数值（适应度越大，对应Li 越优）：

步骤 3：种群更新（侦察 - 俯冲 - 攻击）

BKA通过引入"全局最优个体Xg​ "（所有个体中适应度最大的Lg ）和 "个体历史最优 X ibest ​ "（第 i 个个体迭代至今适应度最大的Libest ​ ），分三个阶段更新个体位置：

BKA-LSTM模型通过黑翅鸢优化算法的全局搜索能力，解决了传统LSTM网络层数量依赖人工经验的问题，其核心逻辑可概括为：" BKA 优化超参数，LSTM建模时间序列**"**。从原理上看，BKA的 "侦察 - 俯冲 - 攻击" 机制确保了最优层数量的高效搜索，LSTM的门控机制实现了时间序列深层特征的提取

5.完整程序

VVV

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