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

简介: 本项目基于MATLAB 2022a/2024b实现,采用WOA优化的BiLSTM算法进行序列预测。核心代码包含完整中文注释与操作视频,展示从参数优化到模型训练、预测的全流程。BiLSTM通过前向与后向LSTM结合,有效捕捉序列前后文信息,解决传统RNN梯度消失问题。WOA优化超参数(如学习率、隐藏层神经元数),提升模型性能,避免局部最优解。附有运行效果图预览,最终输出预测值与实际值对比,RMSE评估精度。适合研究时序数据分析与深度学习优化的开发者参考。

1.算法运行效果图预览
(完整程序运行后无水印)

1.jpeg
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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)

```X = woa_idx;
%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('WOA-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。

   在本课题中,将woa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:

   1.随机初始化一群鲸鱼的位置,每个鲸鱼的位置对应一组 BiLSTM 的参数(如权重和偏置)。

   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。常用的适应度函数是均方误差(MSE):

image.png

   使用优化后的 BiLSTM 参数在训练集上进行最终训练。使用训练好的模型对测试集进行预测,并将预测结果进行反归一化处理,得到最终的预测值。WOA 具有较强的全局搜索能力,能够在参数空间中寻找最优的 BiLSTM 参数,避免陷入局部最优解。

   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。
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