回歸預(yù)測(cè) | MATLAB實(shí)現(xiàn)WOA-CNN-LSTM鯨魚算法優(yōu)化卷積長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多輸入單輸出回歸預(yù)測(cè)

預(yù)測(cè)效果

基本介紹

回歸預(yù)測(cè) | MATLAB實(shí)現(xiàn)WOA-CNN-LSTM鯨魚算法優(yōu)化卷積長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多輸入單輸出回歸預(yù)測(cè)，運(yùn)行環(huán)境Matlab2020b及以上。優(yōu)化正則化率、學(xué)習(xí)率、隱藏層單元數(shù)。
1.MATLAB實(shí)現(xiàn)WOA-CNN-LSTM鯨魚算法優(yōu)化卷積長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多輸入單輸出回歸預(yù)測(cè)
2.輸入多個(gè)特征，輸出單個(gè)變量，多輸入單輸出回歸預(yù)測(cè)；
3.多指標(biāo)評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)指標(biāo)包括：R2、MAE、MSE、RMSE等，代碼質(zhì)量極高；
4.鯨魚算法優(yōu)化參數(shù)為：學(xué)習(xí)率，隱含層節(jié)點(diǎn)，正則化參數(shù)；
5.excel數(shù)據(jù)，方便替換，運(yùn)行環(huán)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(yōu)化算法，可以用于解決優(yōu)化問(wèn)題。而卷積長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN-LSTM）是一種結(jié)合了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，能夠處理序列數(shù)據(jù)和空間數(shù)據(jù)。多輸入單輸出回歸預(yù)測(cè)是指輸入多個(gè)特征，輸出一個(gè)數(shù)值的回歸問(wèn)題。
下面是使用鯨魚算法優(yōu)化CNN-LSTM網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多輸入單輸出回歸預(yù)測(cè)的步驟：
首先，需要確定網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，包括卷積層、LSTM層、全連接層等。
然后，需要定義適應(yīng)度函數(shù)，即網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練集上的預(yù)測(cè)誤差。這里可以選擇均方誤根差（RMSE）作為適應(yīng)度函數(shù)。
接下來(lái)，可以使用鯨魚算法進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化。具體來(lái)說(shuō)，可以將CNN-LSTM網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)作為優(yōu)化變量，將適應(yīng)度函數(shù)作為目標(biāo)函數(shù)，使用鯨魚算法進(jìn)行迭代優(yōu)化，直到目標(biāo)函數(shù)收斂或達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)。
在優(yōu)化過(guò)程中，需要設(shè)置好鯨魚算法的參數(shù)，包括優(yōu)化正則化率、學(xué)習(xí)率、隱藏層單元數(shù)等。
最后，可以使用優(yōu)化后的CNN-LSTM網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多輸入單輸出回歸預(yù)測(cè)。
需要注意的是，鯨魚算法雖然可以用于優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但并不是萬(wàn)能的，也存在局限性。在使用鯨魚算法進(jìn)行優(yōu)化時(shí)，需要根據(jù)具體問(wèn)題進(jìn)行調(diào)參和優(yōu)化，以獲得更好的優(yōu)化效果。

程序設(shè)計(jì)

• 完整源碼和數(shù)據(jù)獲取方式1：私信博主回復(fù)WOA-CNN-LSTM鯨魚算法優(yōu)化卷積長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多輸入單輸出回歸預(yù)測(cè)，同等價(jià)值程序兌換；
• 完整程序和數(shù)據(jù)下載方式2(訂閱《組合優(yōu)化》專欄，同時(shí)獲取《組合優(yōu)化》專欄收錄的任意8份程序，數(shù)據(jù)訂閱后私信我獲取)：MATLAB實(shí)現(xiàn)WOA-CNN-LSTM鯨魚算法優(yōu)化卷積長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多輸入單輸出回歸預(yù)測(cè)

%%  獲取最優(yōu)種群
   for j = 1 : SearchAgents
       if(fitness_new(j) < GBestF)
          GBestF = fitness_new(j);
          GBestX = X_new(j, :);
       end
   end
   
%%  更新種群和適應(yīng)度值
   pop_new = X_new;
   fitness = fitness_new;

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

%%  得到優(yōu)化曲線
   curve(i) = GBestF;
   avcurve(i) = sum(curve) / length(curve);
end

%%  得到最優(yōu)值
Best_pos = GBestX;
Best_score = curve(end);

%%  得到最優(yōu)參數(shù)
NumOfUnits       =abs(round( Best_pos(1,3)));       % 最佳神經(jīng)元個(gè)數(shù)
InitialLearnRate =  Best_pos(1,2) ;% 最佳初始學(xué)習(xí)率
L2Regularization = Best_pos(1,1); % 最佳L2正則化系數(shù)
% 
inputSize = k;
outputSize = 1;  %數(shù)據(jù)輸出y的維度  
%  參數(shù)設(shè)置
opts = trainingOptions('adam', ...                    % 優(yōu)化算法Adam
    'MaxEpochs', 20, ...                              % 最大訓(xùn)練次數(shù)
    'GradientThreshold', 1, ...                       % 梯度閾值
    'InitialLearnRate', InitialLearnRate, ...         % 初始學(xué)習(xí)率
    'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...             % 學(xué)習(xí)率調(diào)整
    'LearnRateDropPeriod', 6, ...                     % 訓(xùn)練次后開始調(diào)整學(xué)習(xí)率
    'LearnRateDropFactor',0.2, ...                    % 學(xué)習(xí)率調(diào)整因子
    'L2Regularization', L2Regularization, ...         % 正則化參數(shù)
    'ExecutionEnvironment', 'gpu',...                 % 訓(xùn)練環(huán)境
    'Verbose', 0, ...                                 % 關(guān)閉優(yōu)化過(guò)程
    'SequenceLength',1,...
    'MiniBatchSize',10,...
    'Plots', 'training-progress');                    % 畫出曲線

學(xué)習(xí)總結(jié)

該算法的流程如下：
數(shù)據(jù)預(yù)處理。將輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，如將牌型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為數(shù)字、進(jìn)行歸一化、缺失值填充等操作。卷積網(wǎng)絡(luò)。對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）處理，提取其特征表示。LSTM網(wǎng)絡(luò)。將卷積網(wǎng)絡(luò)提取的特征序列輸入長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM），將其轉(zhuǎn)化為單一輸出。輸出LSTM網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)結(jié)果。
在該算法中，卷積網(wǎng)絡(luò)用于提取輸入數(shù)據(jù)的特征，LSTM網(wǎng)絡(luò)將卷積網(wǎng)絡(luò)提取的特征序列轉(zhuǎn)化為單一輸出，并保留其時(shí)間序列信息，從而能夠更好地預(yù)測(cè)未來(lái)的結(jié)果。該算法的優(yōu)化方法主要集中在卷積網(wǎng)絡(luò)和LSTM網(wǎng)絡(luò)兩個(gè)階段：卷積網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化?？梢酝ㄟ^(guò)增加卷積網(wǎng)絡(luò)的深度和寬度，增加其表達(dá)能力，提高對(duì)輸入序列的特征提取能力。同時(shí)，可以采用更好的激活函數(shù)和正則化方法，如ReLU和Dropout，以增加網(wǎng)絡(luò)的非線性能力和泛化能力。
LSTM網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化。可以通過(guò)增加LSTM網(wǎng)絡(luò)的隱藏層大小和層數(shù)，增加其表達(dá)能力和記憶能力，提高對(duì)輸入序列的建模能力。同時(shí)，可以采用更好的門控機(jī)制和梯度裁剪方法，如LSTM和Clip Gradient，以增加網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性和泛化能力。
總之，通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合，可以對(duì)多輸入單輸出的回歸預(yù)測(cè)任務(wù)進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)。其優(yōu)化方法主要包括調(diào)整模型結(jié)構(gòu)、優(yōu)化損失函數(shù)和優(yōu)化算法、融合多個(gè)數(shù)據(jù)源、增加數(shù)據(jù)預(yù)處理和增強(qiáng)、調(diào)整模型超參數(shù)等。通過(guò)這些優(yōu)化方法，可以提高模型的預(yù)測(cè)性能和泛化能力，適應(yīng)更廣泛的應(yīng)用場(chǎng)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文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-540564.html

到了這里，關(guān)于回歸預(yù)測(cè) | MATLAB實(shí)現(xiàn)WOA-CNN-LSTM鯨魚算法優(yōu)化卷積長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多輸入單輸出回歸預(yù)測(cè)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！