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一、程序及算法内容介绍:
基本内容:
亮点与优势:
二、实际运行效果:
三、算法介绍:
四、完整程序下载:
一、程序及算法内容介绍:
基本内容:
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本代码基于Matlab平台编译,将MVO(多元宇宙算法)与CNN-BiLSTM(卷积-双向长短期记忆神经网络)结合,进行多输入数据分类预测
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输入训练的数据包含12个特征,1个响应值,即通过12个输入值预测1个输出值(多变量分类预测,个数可自行制定)
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归一化训练数据,提升网络泛化性
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通过MVO算法优化CNN-BiLSTM网络的学习率、卷积核个数、神经元个数参数,记录下最优的网络参数
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训练LSTM网络进行回归预测,实现更加精准的预测
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迭代计算过程中,自动显示优化进度条,实时查看程序运行进展情况
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自动输出多种多样的的误差评价指标,自动输出大量实验效果图片
亮点与优势:
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注释详细,几乎每一关键行都有注释说明,适合小白起步学习
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直接运行Main函数即可看到所有结果,使用便捷
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编程习惯良好,程序主体标准化,逻辑清晰,方便阅读代码
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所有数据均采用Excel格式输入,替换数据方便,适合懒人选手
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出图详细、丰富、美观,可直观查看运行效果
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附带详细的说明文档(下图),其内容包括:算法原理+使用方法说明
二、实际运行效果:
三、算法介绍:
1. 多元宇宙优化算法(Multi-Verse Optimization,MVO):多元宇宙优化算法基于白洞、黑洞和虫洞的概念,模拟了多元宇宙种群在这些天体共同作用下的运动行为。与其他群智能优化算法相似,MVO算法的优化过程分为两个阶段:探测和开采。在探测阶段,白洞和黑洞作用于宇宙种群的探索,而在开采阶段,虫洞作用于宇宙种群的开发和利用。算法实现: 具体实现中,多元宇宙优化算法首先初始化一个包含多个宇宙(解空间)的多元宇宙种群。然后,每个宇宙内部随机生成一些初始粒子,并使用粒子群算法等搜索方法来探索最优解。接着,将所有宇宙进行交换和融合操作,以在全局范围内搜索最优解。这个过程可以重复多次,直到达到预定的停止条件或最大迭代次数。
2. 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN):是一类深度学习神经网络,主要应用于处理和分析具有网格结构数据,例如图像和视频。CNN的设计灵感来自生物学上对动物视觉系统的理解,尤其是视觉皮层的工作原理。CNN的主要特点包括:卷积层(CONV layer): 通过卷积操作从输入数据中提取特征。卷积核在输入上滑动,对局部区域进行权重共享的卷积操作,以检测图像中的各种特征。池化层(Pooling layer): 通过降采样操作减小特征图的空间尺寸,减少计算负担,同时保留重要信息。最大池化和平均池化是常用的池化操作。激活函数(Activation function): 通常在卷积层之后使用,引入非线性,如ReLU(Rectified Linear Unit),以增加网络的表达能力。全连接层(Fully Connected layer): 在提取特征后,通过全连接层将特征映射到输出层,用于分类或其他任务。多层网络结构: 典型的CNN由多个卷积层、池化层和全连接层构成,形成深层次的结构。深度网络能够学习更复杂的特征表示。
3. 双向长短期记忆神经网络(Bidirectional Long Short-Term Memory, BiLSTM):是一种循环神经网络(RNN)的变体,它能够有效地处理序列数据,并在两个方向上进行信息传递和记忆。双向长短期记忆神经网络引入了双向结构,允许在序列数据中进行前向和后向的信息传递和记忆。这意味着在每个时间步上,BiLSTM都会同时考虑到当前时刻之前和之后的上下文信息,从而更好地捕捉序列数据中的长程依赖关系。结构和原理: 双向长短期记忆神经网络由两个独立的LSTM层组成,一个负责前向传播,另一个负责后向传播。在前向传播过程中,输入序列从左到右依次输入到前向LSTM中,并产生前向隐藏状态序列;而在后向传播过程中,输入序列从右到左依次输入到后向LSTM中,并产生后向隐藏状态序列。最后,将前向和后向隐藏状态序列进行连接,得到双向LSTM的输出。