回归预测 | MATLAB实现BO-LSTM贝叶斯优化长短期神经网络多输入单输出回归预测

效果一览

基本介绍

MATLAB实现BO-LSTM贝叶斯优化长短期神经网络多输入单输出回归预测。基于贝叶斯(bayes)优化长短期神经网络的回归预测，BO-LSTM/Bayes-LSTM回归预测预测模型。
1.优化参数为：学习率，隐含层节点，正则化参数。
2.评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。
3.运行环境matlab2020b及以上。

模型搭建

BO-LSTM（贝叶斯优化LSTM）是一种结合了贝叶斯优化和长短期神经网络（LSTM）的方法。
长短期神经网络（LSTM）是循环神经网络（RNN）的一种变体，具有比传统循环神经网络更强大的建模能力。
贝叶斯优化是一种用于优化问题的方法，它能够在未知的目标函数上进行采样，并根据已有的样本调整采样的位置。这种方法可以帮助我们在搜索空间中高效地找到最优解。
BO-LSTM的基本思想是使用贝叶斯优化来自动调整GRU模型的超参数，以获得更好的预测性能。贝叶斯优化算法根据已有的模型性能样本，选择下一个超参数配置进行评估，逐步搜索超参数空间，并利用贝叶斯推断方法更新超参数的概率分布。通过这种方式，BO-LSTM可以在相对较少的模型训练迭代次数内找到更好的超参数配置，从而提高预测的准确性。

• 伪代码
  

程序设计

• 完整程序和数据获取方式1：私信博主回复MATLAB实现BO-LSTM贝叶斯优化长短期神经网络多输入单输出回归预测；
• 完整程序和数据下载方式2(资源处直接下载)：MATLAB实现BO-LSTM贝叶斯优化长短期神经网络多输入单输出回归预测。

%%  优化算法参数设置
%参数取值上界(学习率，隐藏层节点，正则化系数)
%%  贝叶斯优化参数范围
optimVars = [
    optimizableVariable('NumOfUnits', [10, 50], 'Type', 'integer')
    optimizableVariable('InitialLearnRate', [1e-3, 1], 'Transform', 'log')
    optimizableVariable('L2Regularization', [1e-10, 1e-2], 'Transform', 'log')];

%% 创建网络架构
% 输入特征维度
numFeatures  = f_;
% 输出特征维度
numResponses = 1;
FiltZise = 10;
%  创建"LSTM"模型
    layers = [...
        % 输入特征
        sequenceInputLayer([numFeatures 1 1],'Name','input')
        sequenceFoldingLayer('Name','fold')
        % 特征学习       

        dropoutLayer(0.25,'Name','drop3')
        % 全连接层
        fullyConnectedLayer(numResponses,'Name','fc')
        regressionLayer('Name','output')    ];

    layers = layerGraph(layers);
    layers = connectLayers(layers,'fold/miniBatchSize','unfold/miniBatchSize');


% 批处理样本
MiniBatchSize =128;
% 最大迭代次数
MaxEpochs = 500;
    options = trainingOptions( 'adam', ...
        'MaxEpochs',500, ...
        'GradientThreshold',1, ...
        'InitialLearnRate',optVars.InitialLearnRate, ...
        'LearnRateSchedule','piecewise', ...
        'LearnRateDropPeriod',400, ...
        'LearnRateDropFactor',0.2, ...
        'L2Regularization',optVars.L2Regularization,...
        'Verbose',false, ...
        'Plots','none');

%% 训练混合网络
net = trainNetwork(XrTrain,YrTrain,layers,options);

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229