目錄

1.程序功能描述

2.測試軟件版本以及運行結果展示

3.部分程序

4.算法理論概述

5.完整程序

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1.程序功能描述

? ? ? 紅尾鷹優化的LSTM（RTH-LSTM）算法，是將紅尾鷹優化算法（Red-Tailed Hawk Optimization, RTHO）與長短期記憶網絡（Long Short-Term Memory, LSTM）結合，針對一維時間序列預測任務提出的混合模型。其核心邏輯在于：利用RTHO算法的全局尋優能力，解決LSTM網絡訓練中易陷入局部最優、初始權重與偏置參數隨機化導致預測精度低的問題，再通過LSTM捕捉時間序列的長短期依賴關系，最終實現高精度預測。

2.測試軟件版本以及運行結果展示

MATLAB2022A/MATLAB2024B版本運行

3.部分程序

% 定義全局變量，用于存儲訓練和測試數據及相關參數
global T_train;       % 訓練目標數據
global T_test;        % 測試目標數據
global Pxtrain;       % 訓練輸入數據
global Txtrain;       % 訓練目標數據(歸一化后)
global Pxtest;        % 測試輸入數據
global Txtest;        % 測試目標數據(歸一化后)
global Norm_I;        % 輸入數據歸一化參數
global Norm_O;        % 輸出數據歸一化參數
global indim;         % 輸入數據維度
global outdim;        % 輸出數據維度% 加載數據文件data.mat
load data.mat
% 調用數據處理函數，對原始數據進行預處理
[T_train,T_test,Pxtrain,Txtrain,Pxtest,Txtest,Norm_I,Norm_O,indim,outdim]=func_process(dat);% 定義優化參數范圍
low  = 5;             % 搜索空間下界
high = 100;           % 搜索空間上界
dim  = 1;             % 優化維度
Tmax = 15;            % 最大迭代次數
Npop = 10;            % 種群大小% 初始化最優解
Xbestcost = inf;      % 初始化最優代價為無窮大
Xbestpos = rand(Npop,dim);  % 初始化最優位置% 將優化得到的最佳參數轉換為整數，作為LSTM隱藏層神經元數量
NN=floor(Xnewpos)+1;
% 定義LSTM神經網絡結構
layers = [ ...];                     % 回歸層，用于回歸任務% 訓練LSTM網絡
[net,INFO] = trainNetwork(Pxtrain, Txtrain, layers, options);% 使用訓練好的網絡進行預測
Dat_yc1  = predict(net, Pxtrain);  % 對訓練數據進行預測
Dat_yc2  = predict(net, Pxtest);   % 對測試數據進行預測% 將預測結果反歸一化，恢復原始數據范圍
Datn_yc1 = mapminmax('reverse', Dat_yc1, Norm_O); 
Datn_yc2 = mapminmax('reverse', Dat_yc2, Norm_O); % 將細胞數組轉換為矩陣
Datn_yc1 = cell2mat(Datn_yc1);
Datn_yc2 = cell2mat(Datn_yc2);% 保存訓練信息、預測結果和收斂曲線
save R2.mat INFO Datn_yc1 Datn_yc2 T_train T_test Convergence_curve
X1

4.算法理論概述

? ? ? LSTM通過 “門控機制” 解決傳統循環神經網絡（RNN）的梯度消失 / 爆炸問題，其核心結構包括輸入門（Input Gate）、遺忘門（Forget Gate）、細胞狀態（Cell State）和輸出門（Output Gate）。

? ? ? 設LSTM網絡層N的取值，N∈[N_min, N_max]，如 N_min=10、N_max=50）。?以LSTM在訓練集上的預測誤差作為適應度函數（目標：最小化誤差），采用均方根誤差（RMSE），公式為：

其中，T為訓練集樣本數， y t ?為t時刻真實值， y^ t ? (Xi ?) 為基于個體 Xi ?的LSTM預測值。

? ? ?RTH通過兩輪更新實現尋優，模擬紅尾鷹的搜索行為：

第一輪：盤旋搜索（全局探索） 紅尾鷹圍繞獵物區域盤旋，個體位置更新公式為：

第二輪：俯沖捕食（局部開發） 當紅尾鷹鎖定獵物后俯沖，個體位置向最優個體靠近，同時引入局部擾動：

? ? ? ?當迭代次數達到預設最大值T ，或最優個體的適應度值小于預設誤差閾值?時，停止尋優，將此時的最優個體Xbest ? 作為LSTM的初始參數。

算法核心優勢

自適應層數量選擇：避免人工調參（如憑經驗設N=20 或30）的主觀性，RTH可根據序列復雜度自動匹配最優N，平衡欠擬合與過擬合。

參數 - 結構協同優化：同步優化層數量與對應層參數，相比 “先定N再調參” 的傳統方式，大幅提升模型收斂速度與預測精度。

魯棒性強：RTH的全局尋優能力降低了初始參數隨機化對模型的影響，對含噪聲的時間序列（如工業傳感器數據）適應性更強。

5.完整程序

VVV