目錄

一、程序及算法內容介紹：

基本內容：

亮點與優勢：

?二、實際運行效果：

三、算法介紹：

四、完整程序+數據分享下載：

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一、程序及算法內容介紹：

基本內容：

• 本代碼基于Matlab平臺編譯，將PSO(粒子群算法)與CNN-LSTM（卷積-長短期記憶神經網絡）結合，進行多輸入數據回歸預測

• 輸入訓練的數據包含7個特征，1個響應值，即通過7個輸入值預測1個輸出值（多變量回歸預測，輸入輸出個數可自行指定）

• 歸一化訓練數據，提升網絡泛化性

• 通過PSO算法優化CNN-LSTM網絡的學習率、卷積核個數、神經元個數參數，記錄下最優的網絡參數

• 訓練CNN-LSTM網絡進行回歸預測，實現更加精準的預測

• 迭代計算過程中，自動顯示優化進度條，實時查看程序運行進展情況

• 自動輸出多種多樣的的誤差評價指標，自動輸出大量實驗效果圖片

亮點與優勢：

• 注釋詳細，幾乎每一關鍵行都有注釋說明，適合小白起步學習

• 直接運行Main函數即可看到所有結果，使用便捷

• 編程習慣良好，程序主體標準化，邏輯清晰，方便閱讀代碼

• 所有數據均采用Excel格式輸入，替換數據方便，適合懶人選手

• 出圖詳細、豐富、美觀，可直觀查看運行效果

• 附帶詳細的說明文檔（下圖），其內容包括：算法原理+使用方法說明

?二、實際運行效果：

三、算法介紹：

1. 粒子群算法（PSO）：基于群體智能的理念，每個“粒子”都代表了搜索空間中的一個潛在解。這些粒子在搜索空間中移動，并根據自身的經驗和群體的信息進行調整，以尋找最優解。PSO的基本思想是模擬鳥群中鳥類的覓食行為。在搜索空間中，每個粒子都有一個位置和速度。它們根據當前位置和速度向目標方向移動，并受到個體最優解和全局最優解的吸引和影響。粒子的速度和位置不斷更新，直到達到預定的停止條件（如達到最大迭代次數或滿足精度要求）。PSO的迭代過程可以描述如下：

1. 初始化粒子群的位置和速度。

2. 對于每個粒子，根據其當前位置和速度以及個體最優解和全局最優解進行更新。

3. 更新個體最優解和全局最優解。

4. 如果滿足停止條件，則結束；否則返回步驟2。

2. 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）：是一類深度學習神經網絡，主要應用于處理和分析具有網格結構數據，例如圖像和視頻。CNN的設計靈感來自生物學上對動物視覺系統的理解，尤其是視覺皮層的工作原理。CNN的主要特點包括：

1. 卷積層（CONV layer）：?通過卷積操作從輸入數據中提取特征。卷積核在輸入上滑動，對局部區域進行權重共享的卷積操作，以檢測圖像中的各種特征。

2. 池化層（Pooling layer）：?通過降采樣操作減小特征圖的空間尺寸，減少計算負擔，同時保留重要信息。最大池化和平均池化是常用的池化操作。

3. 激活函數（Activation function）：?通常在卷積層之后使用，引入非線性，如ReLU（Rectified Linear Unit），以增加網絡的表達能力。

4. 全連接層（Fully Connected layer）：?在提取特征后，通過全連接層將特征映射到輸出層，用于分類或其他任務。

5. 多層網絡結構：?典型的CNN由多個卷積層、池化層和全連接層構成，形成深層次的結構。深度網絡能夠學習更復雜的特征表示。

3.?長短期記憶神經網絡（Long Short-Term Memory，LSTM）是一種特殊類型的循環神經網絡（RNN），專門設計用來解決傳統RNN中的長期依賴問題。傳統RNN在處理長序列時容易出現梯度消失或梯度爆炸的問題，導致難以捕捉長距離的依賴關系，而LSTM通過引入門控機制來解決這一問題。LSTM的核心結構包括細胞狀態（cell state）和三個門：遺忘門（forget gate）、輸入門（input gate）和輸出門（output gate）。這些門控制著信息的流動，從而使得LSTM能夠在長序列中保持信息的長期依賴性。具體來說，LSTM的運作機制如下：

1. 遺忘門：決定要從細胞狀態中丟棄哪些信息。它通過考慮上一個時間步的輸入和當前時間步的輸入來決定丟棄的信息。

2. 輸入門：決定要在細胞狀態中添加哪些新的信息。它通過考慮上一個時間步的輸入和當前時間步的輸入來確定更新的內容。

3. 更新細胞狀態：利用遺忘門和輸入門的信息來更新細胞狀態。

4. 輸出門：決定基于當前的細胞狀態輸出什么。它通過考慮上一個時間步的輸入和當前時間步的輸入來確定輸出的內容。

四、完整程序+數據分享下載：