基于蜣螂优化长短期记忆网络的数据回归预测Matlab程序DBO-LSTM 多特征输入单输出 含基础LSTM

一、基本原理

DBO-LSTM 多特征输入单输出回归预测的原理和流程

1. 概述：
DBO-LSTM结合了蜣螂优化算法（DBO）和长短期记忆网络（LSTM），用于进行多特征输入的单输出回归预测。蜣螂优化算法是一种新兴的自然启发式优化算法，而LSTM则是一种适合处理时间序列数据的递归神经网络。

2. 原理：

2.1 蜣螂优化（DBO）

• 定义： 蜣螂优化算法基于蜣螂在寻找食物时的行为，通过模拟蜣螂的觅食行为来寻找最优解。
• 特点：
  • 全局搜索能力强，能够避免局部最优。
  • 适合处理复杂的非线性问题。
• 应用： 在模型参数的选择和优化中，DBO可以用来优化LSTM模型的超参数（如学习率、层数、单元数等）。

2.2 长短期记忆网络（LSTM）

• 定义： LSTM是一种特殊的递归神经网络（RNN），适合处理和预测序列数据中的长期依赖关系。
• 结构：
  • 包含输入门、遗忘门和输出门，能够有效地控制信息流。
  • 通过细胞状态传递长期信息，解决传统RNN在长序列学习中的梯度消失问题。
• 应用： 在多特征输入下，LSTM可以提取时间序列数据中的时序特征，为回归任务提供支持。

3. 流程：

3.1 数据准备

• 收集数据： 收集与目标变量相关的多特征时间序列数据。
• 预处理： 对数据进行清洗、标准化处理，并划分训练集和测试集。

3.2 模型构建

• 设计LSTM网络：
  • 确定输入层、隐藏层和输出层的结构。
  • 输入层接收多特征数据，经过若干LSTM层后，最终输出一个单一的预测值。

3.3 参数优化

• 使用DBO优化LSTM参数：
  • 定义损失函数（如均方误差）以量化模型的预测效果。
  • 利用DBO算法优化LSTM模型的超参数，包括学习率、LSTM单元数量、批量大小等。
  • 通过迭代过程，不断更新参数，找到最佳组合。

3.4 模型训练

• 训练过程：
  • 使用训练集对LSTM进行训练，并通过反向传播算法更新权重。
  • 监控训练过程中的损失值，以防止过拟合。

3.5 模型评估

• 性能评估：
  • 在测试集上评估模型的性能，主要使用均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等指标。
  • 可视化预测结果与真实值的对比。

3.6 应用

• 进行预测： 使用训练好的模型对新的多特征输入数据进行回归预测。

总结

DBO-LSTM结合了蜣螂优化的全局搜索能力和LSTM的时序建模能力，适用于需要处理复杂关系和时间依赖性的回归预测任务。通过合理的数据准备、模型构建、参数优化和模型评估，可以有效地提升预测精度。

二、实验结果

1.输入多个特征，输出单个变量，多变量回归预测；

2.excel数据，前6列输入，最后1列输出，运行主程序即可,所有文件放在一个文件夹；

3.命令窗口输出R2、MSE、MAE；

4.可视化：代码提供了可视化工具，用于评估模型性能，包括真实值与预测值的收敛图、对比图、拟合图、残差图。
DBO-LSTM 预测结果

LSTM 预测结果

三、核心代码

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');

%%  数据分析
num_size = 0.8;                              % 训练集占数据集比例
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_samples = size(res, 1);                  % 样本个数
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度

%%  划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);

%%  数据归一化
[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);

[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);

%%  数据平铺
P_train =  double(reshape(P_train, f_, 1, 1, M));
P_test  =  double(reshape(P_test , f_, 1, 1, N));

四、代码获取

斯

五、总结

包括但不限于
优化BP神经网络，深度神经网络DNN，极限学习机ELM，鲁棒极限学习机RELM，核极限学习机KELM，混合核极限学习机HKELM，支持向量机SVR，相关向量机RVM，最小二乘回归PLS，最小二乘支持向量机LSSVM，LightGBM，Xgboost，RBF径向基神经网络，概率神经网络PNN，GRNN，Elman，随机森林RF，卷积神经网络CNN，长短期记忆网络LSTM，BiLSTM，GRU，BiGRU，TCN，BiTCN，CNN-LSTM，TCN-LSTM，BiTCN-BiGRU，LSTM–Attention，VMD–LSTM，PCA–BP等等

用于数据的分类，时序，回归预测。
多特征输入，单输出，多输出