基于PSO粒子群优化的BiLSTM双向是非期影象网络序列推测算法matlab仿真,对比 ...

目次
1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心步伐
4.算法理论概述
5.算法完整步伐工程

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1.算法运行效果图预览

(完整步伐运行后无水印)

2.算法运行软件版本

matlab2022a/matlab2024b
3.部分核心步伐

（完整版代码包含详细中文解释和操作步调视频）

1. .................................................................
2. figure;
3. plot(gb1,'-bs',...
4.     'LineWidth',1,...
5.     'MarkerSize',6,...
6.     'MarkerEdgeColor','k',...
7.     'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
9. xlabel('优化迭代次数');
10. ylabel('适应度值');
14. figure
15. plot(gb1,'linewidth',2);
16. grid on
17. xlabel('迭代次数');
18. ylabel('遗传算法优化过程');
19. legend('Average fitness');
23. X     = g1;
25. %bilstm
26. layers=bilstm_layer(bw_in,round(X(1)),round(X(2)),bw_out,X(3),X(4),X(5));
28. %参数设定
29. opts = trainingOptions('adam', ...
30.     'MaxEpochs',10, ...
31.     'GradientThreshold',1,...
32.     'ExecutionEnvironment','cpu',...
33.     'InitialLearnRate',X(6), ...
34.     'LearnRateSchedule','piecewise', ...
35.     'LearnRateDropPeriod',2, ...   
36.     'LearnRateDropFactor',0.5, ...
37.     'Shuffle','once',...           
38.     'SequenceLength',1,...
39.     'MiniBatchSize',64,...
40.     'Verbose',1);
42. %网络训练
43. [net1,INFO] = trainNetwork(Xtrain,Ytrain,layers,opts);
45. Rmsev = INFO.TrainingRMSE;
48. figure;
49. plot(Rmsev)
50. xlabel('训练次数');
51. ylabel('RMSE');
54. %预测
55. for i = 1:length(Xtest)
56.     Ypred(i)  = net1.predict(Xtest(i));
57. end
59. figure
60. plot(Ypred,'r-')
61. hold on
62. plot(Ytest','b-')
63. legend('预测值','实际值')
64. xlabel('时间(s)')
65. ylabel('负荷(KW)')
67. rmse = mean((Ypred(:)-Ytest(:)).^2);% 计算均方根误差
69. title(sprintf('PSO-biLSTM分析-RMSE=%.3f', rmse));
71. save R3.mat Ypred Ytest rmse Rmsev
72. 208

复制代码

4.算法理论概述

        在序列推测题目中，如气象数据推测、交通流量推测等，正确捕捉序列中的长期依赖关系和上下文信息是关键。双向是非期影象网络（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的序列推测性能。
       LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），旨在办理传统 RNN 在处理长序列时的梯度消散和梯度爆炸题目，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、忘记门、输出门以及影象单元。
       BiLSTM 是在 LSTM 底子上发展而来，它通过同时向前和向后处理序列，可以或许更好地捕捉序列中的前后文信息，从而在序列推测任务中体现更优。BiLSTM 由一个前向 LSTM 和一个后向 LSTM 构成。

       这种结构使得 BiLSTM 可以或许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推测任务时具有显着优势。
       在本课题中，将pso应用于BiLSTM紧张是为了优化BiLSTM的超参数，如学习率、隐藏层神经元数目等，以提拔其推测性能。大致的步调如下：
   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.使用练习集对 BiLSTM 进行练习，并根据验证集的推测结果定义顺应度函数。常见的顺应度函数是均方偏差（MSE）：

3.PSO 迭代优化

        PSO可以或许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。
5.算法完整步伐工程

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