時序預測 | MATLAB實現WOA-CNN-LSTM鯨魚算法優化卷積長短期記憶神經網絡時間序列預測

預測效果

基本介紹

時序預測 | MATLAB實現WOA-CNN-LSTM鯨魚算法優化卷積長短期記憶神經網絡時間序列預測，運行環境Matlab2020b及以上。優化正則化率、學習率、隱藏層單元數。
1.MATLAB實現WOA-CNN-LSTM鯨魚算法優化卷積長短期記憶神經網絡時間序列預測；
2.單變量時間序列預測；
3.多指標評價，評價指標包括：R2、MAE、MSE、RMSE等，代碼質量極高；
4.鯨魚算法優化參數為：學習率，隱含層節點，正則化參數；
5.excel數據，方便替換，運行環境2020及以上。

模型描述

鯨魚算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）是一種基于自然界中鯨魚群體行為的優化算法，可以用于解決優化問題。而卷積長短期記憶神經網絡（CNN-LSTM）是一種結合了卷積神經網絡（CNN）和長短期記憶神經網絡（LSTM）的網絡結構，能夠處理序列數據和空間數據。多輸入單輸出回歸預測是指輸入多個特征，輸出一個數值的回歸問題。
下面是使用鯨魚算法優化CNN-LSTM網絡進行多輸入單輸出回歸預測的步驟：
首先，需要確定網絡的結構，包括卷積層、LSTM層、全連接層等。
然后，需要定義適應度函數，即網絡在訓練集上的預測誤差。這里可以選擇均方誤根差（RMSE）作為適應度函數。
接下來，可以使用鯨魚算法進行參數優化。具體來說，可以將CNN-LSTM網絡的參數作為優化變量，將適應度函數作為目標函數，使用鯨魚算法進行迭代優化，直到目標函數收斂或達到預設的迭代次數。
在優化過程中，需要設置好鯨魚算法的參數，包括優化正則化率、學習率、隱藏層單元數等。
最后，可以使用優化后的CNN-LSTM網絡進行多輸入單輸出回歸預測。
需要注意的是，鯨魚算法雖然可以用于優化神經網絡，但并不是萬能的，也存在局限性。在使用鯨魚算法進行優化時，需要根據具體問題進行調參和優化，以獲得更好的優化效果。

程序設計

• 完整源碼和數據獲取方式1：私信博主回復WOA-CNN-LSTM鯨魚算法優化卷積長短期記憶神經網絡時間序列預測，同等價值程序兌換；
• 完整程序和數據下載方式2(訂閱《組合優化》專欄，同時獲取《組合優化》專欄收錄的任意8份程序，數據訂閱后私信我獲取)：WOA-CNN-LSTM鯨魚算法優化卷積長短期記憶神經網絡時間序列預測，專欄外只能獲取該程序。

%%  獲取最優種群for j = 1 : SearchAgentsif(fitness_new(j) < GBestF)GBestF = fitness_new(j);GBestX = X_new(j, :);endend%%  更新種群和適應度值pop_new = X_new;fitness = fitness_new;%%  更新種群 [fitness, index] = sort(fitness);for j = 1 : SearchAgentspop_new(j, :) = pop_new(index(j), :);end%%  得到優化曲線curve(i) = GBestF;avcurve(i) = sum(curve) / length(curve);
end%%  得到最優值
Best_pos = GBestX;
Best_score = curve(end);%%  得到最優參數
NumOfUnits       =abs(round( Best_pos(1,3)));       % 最佳神經元個數
InitialLearnRate =  Best_pos(1,2) ;% 最佳初始學習率
L2Regularization = Best_pos(1,1); % 最佳L2正則化系數
% 
inputSize = k;
outputSize = 1;  %數據輸出y的維度  
%  參數設置
opts = trainingOptions('adam', ...                    % 優化算法Adam'MaxEpochs', 20, ...                              % 最大訓練次數'GradientThreshold', 1, ...                       % 梯度閾值'InitialLearnRate', InitialLearnRate, ...         % 初始學習率'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...             % 學習率調整'LearnRateDropPeriod', 6, ...                     % 訓練次后開始調整學習率'LearnRateDropFactor',0.2, ...                    % 學習率調整因子'L2Regularization', L2Regularization, ...         % 正則化參數'ExecutionEnvironment', 'gpu',...                 % 訓練環境'Verbose', 0, ...                                 % 關閉優化過程'SequenceLength',1,...'MiniBatchSize',10,...'Plots', 'training-progress');                    % 畫出曲線

學習總結

該算法的流程如下：
數據預處理。將輸入數據進行預處理，如將牌型數據轉化為數字、進行歸一化、缺失值填充等操作。卷積網絡。對輸入數據進行卷積神經網絡（CNN）處理，提取其特征表示。LSTM網絡。將卷積網絡提取的特征序列輸入長短期記憶神經網絡（LSTM），將其轉化為單一輸出。輸出LSTM網絡的預測結果。
在該算法中，卷積網絡用于提取輸入數據的特征，LSTM網絡將卷積網絡提取的特征序列轉化為單一輸出，并保留其時間序列信息，從而能夠更好地預測未來的結果。該算法的優化方法主要集中在卷積網絡和LSTM網絡兩個階段：卷積網絡優化。可以通過增加卷積網絡的深度和寬度，增加其表達能力，提高對輸入序列的特征提取能力。同時，可以采用更好的激活函數和正則化方法，如ReLU和Dropout，以增加網絡的非線性能力和泛化能力。
LSTM網絡優化。可以通過增加LSTM網絡的隱藏層大小和層數，增加其表達能力和記憶能力，提高對輸入序列的建模能力。同時，可以采用更好的門控機制和梯度裁剪方法，如LSTM和Clip Gradient，以增加網絡的穩定性和泛化能力。
總之，通過卷積神經網絡和長短期記憶神經網絡的結合，可以對多輸入單輸出的回歸預測任務進行建模和預測。其優化方法主要包括調整模型結構、優化損失函數和優化算法、融合多個數據源、增加數據預處理和增強、調整模型超參數等。通過這些優化方法，可以提高模型的預測性能和泛化能力，適應更廣泛的應用場景。

參考資料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm=1001.2014.3001.5501