回归预测 | MATLAB实现WOA-CNN-LSTM鲸鱼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

回归预测 | MATLAB实现WOA-CNN-LSTM鲸鱼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，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WOA-CNN-LSTM鲸鱼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
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.鲸鱼算法优化参数为：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

鲸鱼算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）是一种基于自然界中鲸鱼群体行为的优化算法，可以用于解决优化问题。而卷积长短期记忆神经网络（Convolutional Long Short-Term Memory，ConvLSTM）是一种结合了卷积神经网络（CNN）和长短期记忆神经网络（LSTM）的网络结构，能够处理序列数据和空间数据。多输入单输出回归预测是指输入多个特征，输出一个数值的回归问题。
下面是使用鲸鱼算法优化CNN-LSTM网络进行多输入单输出回归预测的步骤：
首先，需要确定网络的结构，包括卷积层、LSTM层、全连接层等。
然后，需要定义适应度函数，即网络在训练集上的预测误差。这里可以选择均方误根差（RMSE）作为适应度函数。
接下来，可以使用鲸鱼算法进行参数优化。具体来说，可以将ConvLSTM网络的参数作为优化变量，将适应度函数作为目标函数，使用鲸鱼算法进行迭代优化，直到目标函数收敛或达到预设的迭代次数。
在优化过程中，需要设置好鲸鱼算法的参数，包括优化正则化率、学习率、隐藏层单元数等。
最后，可以使用优化后的CNN-LSTM网络进行多输入单输出回归预测。
需要注意的是，鲸鱼算法虽然可以用于优化神经网络，但并不是万能的，也存在局限性。在使用鲸鱼算法进行优化时，需要根据具体问题进行调参和优化，以获得更好的优化效果。

程序设计

• 完整源码和数据获取方式1：私信博主回复WOA-CNN-LSTM鲸鱼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，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)：MATLAB实现WOA-CNN-LSTM鲸鱼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

学习总结

该算法的流程如下：
数据预处理。将输入数据进行预处理，如将牌型数据转化为数字、进行归一化、缺失值填充等操作。卷积网络。对输入数据进行卷积神经网络（CNN）处理，提取其特征表示。LSTM网络。将卷积网络提取的特征序列输入长短期记忆神经网络（LSTM），将其转化为单一输出。输出LSTM网络的预测结果。
在该算法中，卷积网络用于提取输入数据的特征，LSTM网络将卷积网络提取的特征序列转化为单一输出，并保留其时间序列信息，从而能够更好地预测未来的结果。该算法的优化方法主要集中在卷积网络和LSTM网络两个阶段：卷积网络优化。可以通过增加卷积网络的深度和宽度，增加其表达能力，提高对输入序列的特征提取能力。同时，可以采用更好的激活函数和正则化方法，如ReLU和Dropout，以增加网络的非线性能力和泛化能力。
LSTM网络优化。可以通过增加LSTM网络的隐藏层大小和层数，增加其表达能力和记忆能力，提高对输入序列的建模能力。同时，可以采用更好的门控机制和梯度裁剪方法，如LSTM和Clip Gradient，以增加网络的稳定性和泛化能力。
总之，通过卷积神经网络和长短期记忆神经网络的结合，可以对多输入单输出的回归预测任务进行建模和预测。其优化方法主要包括调整模型结构、优化损失函数和优化算法、融合多个数据源、增加数据预处理和增强、调整模型超参数等。通过这些优化方法，可以提高模型的预测性能和泛化能力，适应更广泛的应用场景。

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