目录
[1. 优化参数与MRO超参数初始化](#1. 优化参数与MRO超参数初始化)
[4. 最优参数确定](#4. 最优参数确定)
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。蘑菇繁殖优化是一种新型元启发式优化算法，其核心是用蘑菇繁殖优化算法（MRO）自适应搜索LSTM隐含层最优神经元数量，以最小化时间序列预测误差。
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(BestX)+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 cnvg
1284.算法理论概述
MRO-LSTM算法融合蘑菇繁殖优化（MRO） 与长短期记忆网络（LSTM），核心逻辑为：以MRO智能优化算法对LSTM的关键参数（隐藏层神经元数量）进行全局寻优，规避人工设定参数的盲目性；再将最优参数代入LSTM网络完成训练，最终实现一维时间序列高精度预测。
1. 优化参数与MRO超参数初始化
待优化参数：LSTM隐藏层神经元数量，搜索区间5,40，优化维度dim=1；MRO核心超参数：最大迭代Tmax=25、种群规模Npop=3、变异系数α=0.2、惯性权重w=0.9、单株蘑菇孢子数nspore =4 、局部搜索半径radius=1。
2.种群初始化
随机生成Npop个蘑菇个体（对应神经元数候选解），每个个体位置满足均匀分布x∼U(low,high) ，以预测误差（MSE）为适应度函数fobj(x)，计算所有个体适应度，初始化全局最优解BestSol 。
3.MRO核心迭代寻优
①局部发育：对初始种群执行局部搜索，蘑菇在半径范围内扩散孢子生成新解，更新种群平均适应度ave、全局平均适应度Tave ；
②全局迭代：遍历每一代种群，对适应度差的个体，向优秀个体方向移动，孢子风动更新公式：
Xnew=Xi +w⋅m⋅α⋅(Xj−Xi)⋅Dave+e
其中Dave=Tave/ave(i)为适应度差异系数，e=δ⋅U(−1,1)为随机扰动项，δ=0.05(high−low) ；
③边界约束：新解强制限定在low,high 区间，计算适应度并更新种群、全局最优解；
④种群更新：合并新旧种群，按适应度升序排序后截断至Npop，完成种群迭代；
⑤系数衰减：变异系数α=α⋅αdamp（αdamp=0.95），提升后期收敛稳定性。
4. 最优参数确定
迭代终止后，提取全局最优个体位置，取整并加1得到LSTM最优隐藏层神经元数：
NN=BestSol.Position+1
5.完整程序
VVV
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