基于霸王龙优化算法的LSTM网络模型(TROA-LSTM)的一维时间序列预测matlab仿真

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

[4.1 霸王龙优化](#4.1 霸王龙优化)

[4.1.1 迭代概率比计算](#4.1.1 迭代概率比计算)

[4.1.2 种群位置更新](#4.1.2 种群位置更新)

[4.1.3 边界约束](#4.1.3 边界约束)

[4.1.4 适应度更新与最优个体筛选](#4.1.4 适应度更新与最优个体筛选)

[4.2 最优LSTM](#4.2 最优LSTM)

5.完整程序

1.程序功能描述

TROA-LSTM是将霸王龙优化算法与长短期记忆网络结合的时间序列预测模型。其逻辑是：利用TROA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

% 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(znew(I))+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', '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

TROA-LSTM是将霸王龙优化算法(Tyrannosaurus Rex Optimization Algorithm, TROA)与长短期记忆网络(LSTM)结合的混合预测模型，专门用于一维时间序列（如气温、股价、负荷、流量等连续单变量时序数据)预测。其核心思想是：利用TROA算法的全局寻优能力，自动优化LSTM网络的关键超参数(本程序中为LSTM隐藏层神经元数量)，解决人工调参效率低、精度差的问题，最终提升一维时间序列的预测准确性和泛化能力。

一维时间序列预测的核心目标是：基于历史连续观测值x1,x2,...,xt，构建映射模型预测未来时刻xt+1的值，属于时序回归任务，LSTM擅长捕捉时序数据的长期依赖关系，而TROA可高效优化 LSTM的核心参数，二者结合形成高性能预测模型。