回归预测 | MATLAB实现SO-CNN-LSTM蛇群算法优化卷积长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测

预测效果

基本介绍

MATLAB实现SO-CNN-LSTM蛇群算法优化卷积长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测（完整源码和数据)
1.MATLAB实现SO-CNN-LSTM蛇群算法优化卷积长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测（完整源码和数据)
2.输入多个特征，输出单个变量，多输入单输出回归预测；
3.多指标评价，评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高；
4.蛇群算法优化参数为：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。

模型描述

SO-CNN-LSTM蛇群算法是一种用于优化卷积长短期记忆神经网络的算法，用于多输入单输出的回归预测问题。下面我会一步一步地解释这个算法的各个组成部分。
首先，卷积长短期记忆神经网络（Convolutional LSTM）。它是一种结合了卷积神经网络和长短期记忆神经网络的混合模型，能够处理序列数据和图像数据。在卷积LSTM中，卷积层用于提取输入数据的特征，LSTM层则用于对这些特征进行时间依赖性建模，以便对序列数据进行建模。
SO-CNN-LSTM蛇群算法。该算法是一种采用蛇群算法进行优化的算法，它可以帮助我们在训练过程中找到最优的模型参数。在该算法中，我们将卷积LSTM网络的参数作为待优化的变量，使用蛇群算法进行参数搜索。蛇群算法是一种模拟蛇群觅食行为的启发式算法，能够在搜索空间中高效地寻找最优解。多输入单输出回归预测问题。这是一种将多个输入数据映射到一个输出数据的问题。在这种情况下，我们可以使用卷积LSTM网络来处理每个输入数据，然后将它们的结果合并在一起，得到最终的输出结果。在训练过程中，我们可以使用已知的输入和输出数据来训练模型，以便它能够对输入数据进行准确的预测。总的来说，SO-CNN-LSTM蛇群算法是一种用于优化卷积长短期记忆神经网络的算法，用于多输入单输出的回归预测问题。它能够帮助我们在训练过程中找到最优的模型参数，以便我们可以对输入数据进行准确的预测。

程序设计

• 完整源码和数据获取方式1：私信博主或同等价值程序兑换；
• 完整程序和数据下载方式2(订阅《组合优化》专栏，同时获取《组合优化》专栏收录的任意8份程序，数据订阅后私信我获取)：回归预测 | MATLAB实现SO-CNN-LSTM蛇群算法优化卷积长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测

%%  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

参考资料

[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