【SSA-LSTM】基于麻雀算法优化LSTM 模型预测研究（Matlab代码实现）-Toy模板网

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

1.1 麻雀搜索算法

1.2 长短期记忆神经网络

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现

💥1 概述

本研究利用麻雀搜索算法 ( SSA) 以提高LSTM 模型准确度为优化目标，以 LSTM 模型中超

参数为优化对象，对 LSTM 进行优化，搭建 SSA-LSTM 神经网络模型; 将 SSA-LSTM 模型参数的预测。

1.1 麻雀搜索算法

麻雀搜索算法模拟麻雀觅食过程中行为，将种群的麻雀分为三类，一类是生产者，负责寻找食物，引导种群前往食物丰富的区域; 另一类是跟随者，在觅食的过程中它们会时刻观察着生产者，一旦发现生产者找到了更好的食物，会立刻放弃自己现在的食物，转向生产者。此外种群中还有一定比例的警戒者，没有危险时就在种群中随意走动，一旦发现了危险就立刻向安全区域移动。在

迭代的过程中，他们按照会一定的规则进行更新位置信息。生产者：

【SSA-LSTM】基于麻雀算法优化LSTM 模型预测研究（Matlab代码实现）

如果 i 大于 n /2，则表示当前的麻雀位置不好，可能会挨饿，因此需要飞往更远的地方去觅食。如果 i 小于或等于 n /2，说明当前麻雀位置尚可，只需向位置最好的麻雀靠近即可。

【SSA-LSTM】基于麻雀算法优化LSTM 模型预测研究（Matlab代码实现）

当 fi ＞fg 时，代表当前麻雀处于种群的边缘，极易受到攻击。当 fi = fi 时，表示处于种群中心的

麻雀意识到危险，开始向其他麻雀移动，减少被捕食的风险。

【SSA-LSTM】基于麻雀算法优化LSTM 模型预测研究（Matlab代码实现）

LSTM 由遗忘门、输入门和输出门三部分组成。通过巧妙的结构设计( 图 3) ，很好地解决了

ＲNN 对于较长的时间序列状态无法传递的问题。

【SSA-LSTM】基于麻雀算法优化LSTM 模型预测研究（Matlab代码实现）

1.2 长短期记忆神经网络

ＲNN 是机器学习方法之一，主要用于处理时间序列数据。ＲNN 的网络结构如图 2 所示，有一

个自连接的隐藏层，它的当前状态可以依靠前一时刻输出进行更新，因此可以解决时间序列的长

期依赖问题。但是对于较长的时间序列，在实际ＲNN 的使用过程中，会出现梯度消失和梯度爆炸的现象。为了解决以上问题，提出了 LSTM。LSTM 是基于ＲNN 的一种改进，它保留了ＲNN 自连接的隐藏层，而且隐藏层中的节点更为复杂，可以实现较长时间序列的信息保留

📚2 运行结果

【SSA-LSTM】基于麻雀算法优化LSTM 模型预测研究（Matlab代码实现）

部分代码：

%% 获取优化参数
numHiddenUnits = round(x(1));%LSTM网路包含的隐藏单元数目
maxEpochs = round(x(2));%最大训练周期
InitialLearnRate = x(3);%初始学习率
L2Regularization = x(4);%L2参数

%设置网络
layers = [ ...
sequenceInputLayer(numFeatures)
lstmLayer(numHiddenUnits)
fullyConnectedLayer(numResponses)
regressionLayer];

%指定训练选项，采用cpu训练，这里用cpu是为了保证能直接运行，如果需要gpu训练，改成gpu就行了，且保证cuda有安装
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs',maxEpochs, ...
'ExecutionEnvironment' ,'cpu',...
'InitialLearnRate',InitialLearnRate,...
'GradientThreshold',1, ...
'L2Regularization',L2Regularization, ...
'Verbose',0);
%'Plots','training-progress'
%训练LSTM
net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options);
%训练集测试
PredictTrain = predict(net,XTrain, 'ExecutionEnvironment','cpu');
%测试集测试
PredictTest = predict(net,XTest, 'ExecutionEnvironment','cpu');

%训练集mse
mseTrain = mse(YTrain-PredictTrain);
%测试集mse
mseTest = mse(YTest-PredictTest);

%% 测试集准确率

fitness =mseTrain+mseTest;
disp('训练结束....')
end