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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、方法原理介绍：

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Bayes(贝叶斯优化)与CNN(卷积神经网络)-LSTM(长短期记忆神经网络)结合，进行多输入数据回归预测。

• 输入训练的数据包含7个特征，1个响应值，即通过7个输入值预测1个输出值。（数据导入后自动归一化，提升泛化性）

• 通过Bayes算法优化CNN-LSTM的学习率、神经元个数、卷积核个数超参数，记录下最优的网络参数作为后续的应用网络。

• 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

二、实际运行效果：

三、方法原理介绍：

1. 贝叶斯优化的基本概念

贝叶斯优化的核心思想是利用贝叶斯统计理论，通过构建目标函数的概率模型来进行优化。与传统的优化方法（如网格搜索或随机搜索）不同，贝叶斯优化能够在每一步中利用已有的信息来指导下一步的搜索，从而更高效地找到最优解。

2. 目标函数与代理模型

在深度学习中，我们通常需要优化的目标函数是模型的性能指标（如准确率、损失等），而这个函数往往是计算成本高且可能带有噪声的。由于我们无法直接优化这个目标函数，因此需要使用一个代理模型来近似它。

高斯过程（Gaussian Process, GP）是贝叶斯优化中常用的代理模型。高斯过程是一种非参数的贝叶斯模型，可以用来描述函数的分布。它通过均值函数和协方差函数来定义目标函数的特性。均值函数通常假设为零，而协方差函数则定义了输入点之间的相关性。

3. 采集函数

在贝叶斯优化中，采集函数用于决定下一个评估点。它基于当前的代理模型，平衡探索（即尝试新的、未被充分评估的区域）和利用（即在已知的好区域内进行更深入的搜索）。常用的采集函数包括：

• 期望改进：计算在当前最优解基础上，选择一个新点的期望改进值。

• 概率改进：计算新点比当前最优解更好的概率。

• 知识梯度：考虑未来评估的价值，选择能够最大化未来信息增益的点。

4. 优化过程

贝叶斯优化的过程通常包括以下几个步骤：

• 初始化：随机选择一些超参数组合进行初步评估，以建立初始的代理模型。

• 构建代理模型：使用已有的数据点训练高斯过程，得到目标函数的近似。

• 选择下一个评估点：通过优化采集函数，选择下一个超参数组合进行评估。

• 评估目标函数：在选定的超参数组合下训练模型并评估其性能。

• 更新代理模型：将新评估的结果加入到代理模型中，更新模型。

• 重复：继续进行上述步骤，直到达到预设的评估次数或性能目标。

5. 收敛性与效率

贝叶斯优化的收敛性通常较好，因为它能够在每一步都利用已有的信息来指导搜索。通过不断更新代理模型，贝叶斯优化能够有效地探索参数空间，找到全局最优解。

四、完整程序下载：