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1.程序功能描述
LSTM网络的性能高度依赖于超参数配置，其中隐含层个数是影响模型性能的关键超参数之一。传统的超参数优化方法如网格搜索、随机搜索存在效率低、易陷入局部最优等问题。跳蛛优化是一种新型元启发式优化算法，模拟跳蛛在捕食过程中的搜索行为，具有收敛速度快、全局搜索能力强等优点。
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(theWorstVct)+1;
% 定义LSTM神经网络结构
layers = [ ...
sequenceInputLayer(indim) % 序列输入层，输入维度为indim
lstmLayer(NN) % LSTM层，神经元数量为优化得到的NN
reluLayer % ReLU激活函数层，增加非线性能力
fullyConnectedLayer(outdim) % 全连接层，输出维度为outdim
regressionLayer]; % 回归层，用于回归任务（输出连续值）
% 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
1334.算法理论概述
整个程序的原理图如下：
JSOA算法参数设置
定义跳蛛优化的核心参数：
LSTM隐藏层神经元数量的搜索范围（5~40）。
dim=1：优化维度（仅优化神经元数量1个参数）。
Tmax=15：最大迭代次数（算法搜索15轮）。
Npop=10：种群大小（每轮搜索10个候选神经元数量）。
其他参数：重力加速度gravity=9.80665、初始速度vo=100（用于跳蛛的 "捕食" 行为模拟）。
JSOA优化LSTM过程
JSOA算法模拟跳蛛的捕食行为(攻击、追击、跳跃)和搜索行为(全局搜索、局部搜索)，以LSTM模型的预测误差(如MSE)为适应度函数，搜索最优神经元数量。每轮迭代中，每个"跳蛛个体"（候选神经元数量）按以下规则更新位置：
1.行为选择（模拟跳蛛捕食 / 搜索）：
攻击/追击/跳跃(50%概率)：
跳跃(25%概率)：基于抛射运动方程更新位置(模拟跳蛛跳跃捕食)。
追击(25%概率)：基于匀加速直线运动方程更新位置(模拟跳蛛追击猎物)。
搜索(50%概率)：
全局搜索(25%概率)：结合最优/最差个体位置和柯西随机数，扩大搜索范围。
局部搜索(25%概率)：围绕最优个体位置，用均匀分布随机数微调，精细搜索。
2.信息素更新：
计算每个个体的信息素pheromone(与适应度相关，适应度越好，信息素越高)。
若信息素低于阈值(0.3)，触发 "群体协作搜索"，结合两个随机个体的位置更新，避免局部最优。
3.边界处理：
确保更新后的位置(神经元数量)在[5,40]范围内。
4.适应度更新：
计算新位置的适应度，若优于旧位置则替换，同时更新全局最优位置theBestVct(最优神经元数量)。
5.训练LSTM模型
设置训练参数并训练网络：
优化器：Adam（深度学习常用，收敛快、稳定性好）。
最大轮数：240（确保网络充分训练）。
梯度阈值：1（防止梯度爆炸）。
学习率调度：分段衰减（每 60 轮学习率 ×0.2，后期精细调整）。
正则化：L2 正则化（系数 0.01，防止过拟合）。
硬件加速：GPU。
训练过程：用Pxtrain（归一化输入）和Txtrain（归一化目标）训练网络，得到训练好的模型net。
5.完整程序
VVV
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