鲸鱼优化算法来优化LSTM网络的学习率(Matlab)_优化算法优化lstm

数据准备

• 从一个Excel文件中加载数据，并将其重构为行向量。
  将数据集分为训练集（前90%的数据）和测试集（后10%的数据）。
  对训练数据进行标准化处理，使其均值为0，标准差为1。测试数据也使用相同的均值和标准差进行标准化。
  准备LSTM网络的输入和输出。对于训练集和测试集，输入是当前时间步的数据，输出是下一个时间步的数据。

模型初始化

• 创建一个LSTM回归网络，包括一个序列输入层、一个LSTM层（100个隐藏单元）、一个全连接层和一个回归输出层。
  LSTM用于处理时间序列数据，通过长短期记忆来捕捉时间序列的动态特性。

WOA+LSTM

使用鲸鱼优化算法（WOA）来优化LSTM网络的学习率。

• 初始化搜索代理的数量、最大迭代次数、领导者的位置向量和得分。
  在每次迭代中，对每个搜索代理执行以下操作：
• 保证搜索代理位置在预定的搜索空间内。
  使用当前搜索代理的位置（即学习率）来训练LSTM网络，并评估其性能（使用均方根误差，RMSE）。
  如果找到更好的解（即更低的RMSE），则更新领导者的位置和得分。
  根据WOA算法更新搜索代理的位置，以探索更好的解。
  迭代直到达到最大迭代次数。

预测

• 使用最佳找到的模型参数（即领导者的位置对应的学习率）和最佳网络模型来进行预测。

评判指标

• 计算和显示预测结果的MSE（均方误差）、MAE（平均绝对误差）、R（相关系数）和RMSE（均方根误差）。

绘图

绘制三个图形来展示预测结果：

1. 第一个图展示了实际观测值和预测值。
2. 第二个图展示了预测值和实际值之间的误差。
3. 第三个图展示了WOA优化过程中误差适应度值随迭代次数的变化

部分代码

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clc;clear;close all;

%% 数据准备
%加载数据，重构为行向量
data = xlsread('IMF.xlsx','Sheet1','A1:A1179')';

%序列的前 90% 用于训练，后 10% 用于测试
numTimeStepsTrain = floor(0.9*numel(data));
dataTrain = data(1:numTimeStepsTrain);
dataTest = data(numTimeStepsTrain:end);

% 数据标准化
mu = mean(dataTrain);
sigma = std(dataTrain);
dataTrainStandardized = (dataTrain - mu) / sigma;
dataTestStandardized = (dataTest - mu) / sigma;

%输入LSTM的时间序列交替一个时间步
XTrain = dataTrainStandardized(1:end-1);%训练集输入
YTrain = dataTrainStandardized(2:end);%训练集输出

XTest = dataTestStandardized(1:end-1);%测试集输入
YTest = dataTestStandardized(2:end);%测试集输出

%% 模型初始化
%创建LSTM回归网络，指定LSTM层的隐含单元个数96*3，序列预测，因此，输入一维，输出一维
numFeatures =1;%输入层数
numResponses = 1;%输出层数
numHiddenUnits = 100;%隐藏层，数值可以更改，可作为对比模型进行参数调试

layers = [ ...
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    lstmLayer(numHiddenUnits)
    fullyConnectedLayer(numResponses)
    regressionLayer];

%% WOA+LSTM
lb=0.001;%学习率下限
ub=0.1;%学习率上限
dim=1;%维度，即一个优化参数

% 初始化搜索代理的数量
SearchAgents_no=1; % 搜索代理的数量
Max_iter=1; % 最大迭代次数

% 初始化领导者的位置向量和得分
Leader_pos=zeros(1,dim); % 领导者的位置初始化为零向量
Leader_score=inf; % 初始化领导者得分为无穷大，对于最小化问题

% 初始化搜索代理的位置
Positions=rand(SearchAgents_no,dim).*(ub-lb)+lb; % 随机初始化搜索代理的位置
Convergence_curve=zeros(1,Max_iter); % 记录每次迭代中的最佳值
完整代码私信我发送
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