POA-CNN-LSTM时序预测 | MATLAB实现POA-CNN-LSTM鹈鹕算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测

原创

机器学习之心 2024-11-26 16:05:43 ©著作权

文章标签 神经网络 cnn lstm POA-CNN-LSTM 时间序列 文章分类 JavaScript 前端开发

©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者机器学习之心的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任

时序预测 | MATLAB实现POA-CNN-LSTM鹈鹕算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测

预测效果

POA-CNN-LSTM时序预测 | MATLAB实现POA-CNN-LSTM鹈鹕算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测_时间序列

POA-CNN-LSTM时序预测 | MATLAB实现POA-CNN-LSTM鹈鹕算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测_POA-CNN-LSTM_02

POA-CNN-LSTM时序预测 | MATLAB实现POA-CNN-LSTM鹈鹕算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测_POA-CNN-LSTM_03

POA-CNN-LSTM时序预测 | MATLAB实现POA-CNN-LSTM鹈鹕算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测_神经网络_04

POA-CNN-LSTM时序预测 | MATLAB实现POA-CNN-LSTM鹈鹕算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测_时间序列_05

POA-CNN-LSTM时序预测 | MATLAB实现POA-CNN-LSTM鹈鹕算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测_时间序列_06

POA-CNN-LSTM时序预测 | MATLAB实现POA-CNN-LSTM鹈鹕算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测_时间序列_07

POA-CNN-LSTM时序预测 | MATLAB实现POA-CNN-LSTM鹈鹕算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测_lstm_08

POA-CNN-LSTM时序预测 | MATLAB实现POA-CNN-LSTM鹈鹕算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测_时间序列_09

POA-CNN-LSTM时序预测 | MATLAB实现POA-CNN-LSTM鹈鹕算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测_时间序列_10

POA-CNN-LSTM时序预测 | MATLAB实现POA-CNN-LSTM鹈鹕算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测_POA-CNN-LSTM_11

POA-CNN-LSTM时序预测 | MATLAB实现POA-CNN-LSTM鹈鹕算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测_lstm_12

基本介绍

MATLAB实现POA-CNN-LSTM鹈鹕算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测（完整源码和数据)
1.MATLAB实现POA-CNN-LSTM鹈鹕算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测（完整源码和数据)
2.输入输出单个变量，时间序列预测预测；
3.多指标评价，评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高；
4.鹈鹕算法优化参数为：学习率，隐含层节点，正则化参数；
5.excel数据，方便替换，运行环境2020及以上。

程序设计

完整源码和数据获取方式：私信博主回复POA-CNN-LSTM鹈鹕算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测。

%%  获取最优种群
   for j = 1 : SearchAgents
       if(fitness_new(j) < GBestF)
          GBestF = fitness_new(j);
          GBestX = X_new(j, :);
       end
   end
   
%%  更新种群和适应度值
   pop_new = X_new;
   fitness = fitness_new;

%%  更新种群 
   [fitness, index] = sort(fitness);
   for j = 1 : SearchAgents
      pop_new(j, :) = pop_new(index(j), :);
   end

%%  得到优化曲线
   curve(i) = GBestF;
   avcurve(i) = sum(curve) / length(curve);
end

%%  得到最优值
Best_pos = GBestX;
Best_score = curve(end);

%%  得到最优参数
NumOfUnits       =abs(round( Best_pos(1,3)));       % 最佳神经元个数
InitialLearnRate =  Best_pos(1,2) ;% 最佳初始学习率
L2Regularization = Best_pos(1,1); % 最佳L2正则化系数
% 
inputSize = k;
outputSize = 1;  %数据输出y的维度  
%  参数设置
opts = trainingOptions('adam', ...                    % 优化算法Adam
    'MaxEpochs', 20, ...                              % 最大训练次数
    'GradientThreshold', 1, ...                       % 梯度阈值
    'InitialLearnRate', InitialLearnRate, ...         % 初始学习率
    'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...             % 学习率调整
    'LearnRateDropPeriod', 6, ...                     % 训练次后开始调整学习率
    'LearnRateDropFactor',0.2, ...                    % 学习率调整因子
    'L2Regularization', L2Regularization, ...         % 正则化参数
    'ExecutionEnvironment', 'gpu',...                 % 训练环境
    'Verbose', 0, ...                                 % 关闭优化过程
    'SequenceLength',1,...
    'MiniBatchSize',10,...
    'Plots', 'training-progress');                    % 画出曲线