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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：

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一、程序及算法内容介绍：

基本内容：

• 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，进行多输入数据时序预测

• 输入训练的数据包含8个特征，1个响应值，即通过8个输入值预测1个输出值（多变量时序预测，个数可自行制定）

• 归一化训练数据，提升网络泛化性

• 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

• 训练LSTM网络进行回归预测，实现更加精准的预测

• 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

• 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：

• 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

• 直接运行Main函数即可看到所有结果，使用便捷

• 编程习惯良好，程序主体标准化，逻辑清晰，方便阅读代码

• 所有数据均采用Excel格式输入，替换数据方便，适合懒人选手

• 出图详细、丰富、美观，可直观查看运行效果

• 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。

四、完整程序下载：