基于GA遗传优化的BiLSTM双向长短期记忆网络序列预测算法matlab仿真,对比BiLSTM和LSTM

本文涉及的产品
全球加速 GA,每月750个小时 15CU
简介: 本内容包含基于BiLSTM与遗传算法(GA)的算法介绍及实现。算法通过MATLAB2022a/2024b运行,核心为优化BiLSTM超参数(如学习率、神经元数量),提升预测性能。LSTM解决传统RNN梯度问题,捕捉长期依赖;BiLSTM双向处理序列,融合前文后文信息,适合全局信息任务。附完整代码(含注释)、操作视频及无水印运行效果预览,适用于股票预测等场景,精度优于单向LSTM。

1.算法运行效果图预览
(完整程序运行后无水印)

1.jpeg
2.jpeg
3.jpeg
4.jpeg
5.jpeg

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)

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('GA-biLSTM分析-RMSE=%.3f', rmse));
save R3.mat Ypred Ytest rmse Rmsev

4.算法理论概述
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。

image.png

   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。

   遗传算法(GA)是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法,通过对种群中的个体进行选择、交叉和变异操作,逐步搜索到最优解。将GA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。

    在大多数序列预测任务中,BiLSTM的预测精度优于LSTM。因为它能更全面地捕捉序列中的长期依赖关系,减少信息丢失,从而提高预测准确性。例如在股票价格预测中,BiLSTM 可以综合考虑过去和未来的价格趋势信息,做出更准确的预测。
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