回归预测 | MATLAB实现SSA-CNN-BiLSTM麻雀算法优化卷积双向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SSA-CNN-BiLSTM麻雀算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测，运行环境Matlab2020b及以上。优化正则化率、学习率、隐藏层单元数。
1.MATLAB实现SSA-CNN-BiLSTM麻雀算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测；
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.麻雀算法优化参数为：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

麻雀搜索算法是一种群智能优化算法，在麻雀觅食的过程中，分为发现者和加入者，发现者在种群中负责寻找食物并为整个麻雀种群提供觅食区域和方向，而加入者则是利用发现者来获取食物。为了获得食物，麻雀通常可以采用发现者和加入者这两种行为策略进行觅食。种群中的个体会监视群体中其它个体的行为，并且该种群中的攻击者会与高摄取量的同伴争夺食物资源，以提高自己的捕食率。此外，当麻雀种群受到捕食者的攻击时会做出反捕食行为。

基于卷积神经网络和双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络的深度学习网络结构。采用特征融合的方法,通过卷积网络提取出浅层特征与深层特征并进行联接,对特征通过卷积进行融合,将获得的矢量信息输入BiLSTM单元。

程序设计

• 完整源码和数据获取方式1：私信博主，同等价值程序兑换；
• 完整源码和数据下载方式2(资源处直接下载)：MATLAB实现SSA-CNN-BiLSTM麻雀算法优化卷积双向长短期记忆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3(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)：MATLAB实现SSA-CNN-BiLSTM麻雀算法优化卷积双向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

学习总结

麻雀算法是一种基于麻雀智慧行为的启发式优化算法，而卷积双向长短期记忆神经网络（Convolutional Bidirectional Long Short-Term Memory neural network，CBLSTM）是一种深度学习模型，可以用于时序数据建模和预测。多输入单输出回归预测模型是指该模型可以接受多个输入变量，并输出一个连续值作为预测结果。
CBLSTM模型结合了卷积神经网络和双向长短期记忆神经网络的优点。卷积层可以对输入数据进行特征提取，而LSTM层可以对时序数据进行建模和预测。双向LSTM可以同时考虑过去和未来的信息，以更好地预测未来的趋势。
多输入单输出回归预测模型需要对输入变量进行特征提取，并将它们组合在一起进行预测。CBLSTM模型可以通过卷积层对输入数据进行特征提取，然后将提取出的特征输入到双向LSTM层中进行时序建模和预测。在多输入情况下，可以将不同的输入变量分别经过卷积层和LSTM层，然后将它们的输出特征拼接在一起，作为单一的输入向量，输入到全连接层中进行回归预测。
麻雀算法可以用于优化CBLSTM模型中的超参数，例如卷积核大小、LSTM的隐藏层大小等。该算法通过模拟麻雀智慧行为，利用麻雀的集体智慧来寻找全局最优解。具体来说，算法会维护一个麻雀种群，每个麻雀代表一组模型参数。然后，通过模拟麻雀的搜索行为，算法不断更新麻雀种群中的模型参数，直到找到最优解为止。
综上所述，麻雀算法可以用于优化CBLSTM模型的超参数，以提高其预测性能。通过卷积层和双向LSTM层的组合，CBLSTM模型可以对时序数据进行建模和预测。在多输入情况下，可以将不同的输入变量分别经过卷积层和LSTM层，并将它们的输出特征拼接在一起，作为单一的输入向量，输入到全连接层中进行回归预测。这种多输入单输出回归预测模型可以应用于许多领域，例如金融、医疗和工业控制等。

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