1.算法运行效果图预览
(完整程序运行后无水印)
2.算法运行软件版本
matlab2022a/matlab2024b
3.部分核心程序
（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频）
plot(gb1,'-bs',... 'LineWidth',1,... 'MarkerSize',6,... 'MarkerEdgeColor','k',... 'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]); xlabel('优化迭代次数'); ylabel('适应度值'); figure plot(gb1,'linewidth',2); grid on xlabel('迭代次数'); ylabel('遗传算法优化过程'); legend('Average fitness'); X = g1; %bilstm layers=bilstm_layer(bw_in,round(X(1)),round(X(2)),bw_out,X(3),X(4),X(5)); %参数设定 opts = trainingOptions('adam', ... 'MaxEpochs',10, ... 'GradientThreshold',1,... 'ExecutionEnvironment','cpu',... 'InitialLearnRate',X(6), ... 'LearnRateSchedule','piecewise', ... 'LearnRateDropPeriod',2, ... 'LearnRateDropFactor',0.5, ... 'Shuffle','once',... 'SequenceLength',1,... 'MiniBatchSize',64,... 'Verbose',1); %网络训练 [net1,INFO] = trainNetwork(Xtrain,Ytrain,layers,opts); Rmsev = INFO.TrainingRMSE; figure; plot(Rmsev) xlabel('训练次数'); ylabel('RMSE'); %预测 for i = 1:length(Xtest) Ypred(i) = net1.predict(Xtest(i)); end figure plot(Ypred,'r-') hold on plot(Ytest','b-') legend('预测值','实际值') xlabel('时间(s)') ylabel('负荷(KW)') rmse = mean((Ypred(:)-Ytest(:)).^2);% 计算均方根误差 title(sprintf('PSO-biLSTM分析-RMSE=%.3f', rmse)); save R3.mat Ypred Ytest rmse RmsevAI 代码解读
4.算法理论概述
在序列预测问题中，如气象数据预测、交通流量预测等，准确捕捉序列中的长期依赖关系和上下文信息是关键。双向长短期记忆网络（BiLSTM）能有效处理长序列数据，同时考虑序列的过去和未来信息，但BiLSTM的性能受其参数设置的影响较大。粒子群优化算法（PSO）是一种基于群体智能的优化算法，具有全局搜索能力强、收敛速度快等优点。将PSO应用于BiLSTM的参数优化，可以提高BiLSTM的序列预测性能。
LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），旨在解决传统 RNN 在处理长序列时的梯度消失和梯度爆炸问题，从而更好地捕捉长序列中的长期依赖关系。其核心结构包含输入门、遗忘门、输出门以及记忆单元。
BiLSTM 是在 LSTM 基础上发展而来，它通过同时向前和向后处理序列，能够更好地捕捉序列中的前后文信息，从而在序列预测任务中表现更优。BiLSTM 由一个前向 LSTM 和一个后向 LSTM 组成。
AI 代码解读
这种结构使得 BiLSTM 能够同时利用序列的前文和后文信息，在处理需要全局信息的序列预测任务时具有明显优势。
在本课题中，将pso应用于BiLSTM主要是为了优化BiLSTM的超参数，如学习率、隐藏层神经元数量等，以提升其预测性能。大致的步骤如下：
AI 代码解读
1.随机初始化一群粒子的位置和速度，每个粒子的位置对应一组 BiLSTM 的参数。
2.使用训练集对 BiLSTM 进行训练，并根据验证集的预测结果定义适应度函数。常见的适应度函数是均方误差（MSE）：
PSO能够在参数空间中进行全局搜索，有助于找到更优的BiLSTM参数组合，避免陷入局部最优解。
AI 代码解读
