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1.程序功能描述
WOA-LSTM是将海象优化算法（Walrus Optimization Algorithm, WOA） 与长短期记忆网络结合的时间序列预测模型。其核心逻辑是：利用 WOA 的全局寻优能力，自适应优化 LSTM的关键超参数（本代码中为LSTM隐藏层神经元数量），解决LSTM超参数凭经验设置导致的预测精度不足问题；再用优化后的LSTM网络学习时间序列的时序依赖特征，实现一维时间序列的精准预测。
2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2024B版本运行
3.部分程序
% 加1是为了确保至少有1个神经元
NN=floor(Top_predator_pos)+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', 'cpu',... % 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', 'none'); % 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);
2494.算法理论概述
WOA模拟北极海象的三大生存行为（觅食、迁徙、避敌），通过种群迭代搜索最优解，分为探索阶段（全局搜索）和开发阶段（局部细化）：
**觅食行为：**模拟海象向最优个体聚集的过程，实现全局探索；
模拟海象向最优个体（最强海象SW）聚集，扩大搜索范围，公式：
**迁徙行为：**模拟海象群体间的位置交互，平衡搜索广度与深度；
模拟海象与随机个体XK的位置交互，公式：
**避敌行为：**模拟海象躲避捕食者的局部扰动，实现局部开发。
模拟海象躲避捕食者的局部扰动，细化最优解附近的搜索，公式：
**确定最优超参数：**迭代结束后，选取适应度最小的个体Xbest作为最优解，转换为 LSTM 隐藏层神经元数量：
**LSTM网络构建与训练：**用优化后的神经元数量构建LSTM模型，训练并预测。
5.完整程序
VVV
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