【MATLAB】PSO_BiLSTM神经网络回归预测算法

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简介: 【MATLAB】PSO_BiLSTM神经网络回归预测算法

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1 基本定义

PSO_BiLSTM神经网络回归预测算法是一种结合了粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)和双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM)的回归预测算法。下面将详细介绍它的原理。

  1. 粒子群优化(PSO):
  • PSO是一种基于群体智能的优化算法,模拟了鸟群觅食行为。它通过迭代搜索来寻找最优解。
  • 在PSO中,将每个搜索点称为粒子,每个粒子都有位置和速度,并根据自身的历史最佳位置以及整个群体的历史最佳位置进行更新。
  • 粒子的速度和位置的更新通过以下公式计算:

速度 = 惯性权重 × 当前速度 + 学习因子 × 随机数 × (自身历史最佳位置 - 当前位置) + 学习因子 × 随机数 × (全局历史最佳位置 - 当前位置)
位置 = 当前位置 + 速度

  • PSO通过不断更新粒子的速度和位置来搜索问题的最优解。
  1. 双向长短期记忆网络(BiLSTM):
  • BiLSTM是一种循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)的变体,用于处理序列数据。
  • BiLSTM包含两个LSTM单元:一个按时间顺序处理输入序列,另一个按时间逆序处理输入序列。这样可以捕捉到过去和未来的上下文信息。
  • LSTM单元通过门控机制来控制信息的流动,包括输入门、遗忘门和输出门。
  • BiLSTM将正向和逆向两个LSTM的隐藏状态连接起来,形成最终的输出。
  1. PSO_BiLSTM算法原理:
  • PSO_BiLSTM算法结合了PSO的全局搜索能力和BiLSTM的序列建模能力,用于回归预测问题。
  • 首先,将需要预测的序列数据作为BiLSTM的输入,并训练BiLSTM模型得到预测结果。
  • 在PSO中,每个粒子代表一组BiLSTM的参数集合,即一种神经网络结构和初始化参数。初始时,随机生成一组粒子群体。
  • 对于每个粒子,根据当前位置的参数设置,构建对应的BiLSTM网络,并使用训练数据进行训练。
  • 根据训练后的模型对测试数据进行预测,并计算预测结果与真实值之间的误差作为粒子的适应度。
  • 每个粒子根据其适应度和历史最佳适应度更新自身的速度和位置。
  • 不断迭代以上过程,直到达到预定的停止条件(如迭代次数、误差阈值等)为止。
  • 最终,全局历史最佳

2 出图效果

附出图效果如下:

附视频教程操作:

3 代码获取

【MATLAB】PSO_BiLSTM神经网络回归预测算法

https://mbd.pub/o/bread/ZZqTlJ1p

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提取码: f0w7

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