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多说与网站账号绑定,请问做网站需要什么软件,wordpress 子分类模板,平湖手机网站建设麻雀优化算法SSA结合LSTM做时间序列单输入单输出预测模型#xff0c;要求数据是单列的时间序列数据#xff0c;直接替换数据就可以用。 程序语言是matlab#xff0c;需求最低版本为2018及以上。 程序可以出真实值和预测值对比图#xff0c;线性拟合图#xff0c;可打印多种…麻雀优化算法SSA结合LSTM做时间序列单输入单输出预测模型要求数据是单列的时间序列数据直接替换数据就可以用。 程序语言是matlab需求最低版本为2018及以上。 程序可以出真实值和预测值对比图线性拟合图可打印多种评价指标。在数据分析和预测领域时间序列预测一直是个热门话题。今天咱们就来聊聊如何用麻雀优化算法SSA结合长短期记忆网络LSTM在Matlab环境下搭建一个时间序列单输入单输出预测模型。这个模型最大的好处就是只要是单列的时间序列数据直接替换就能用。咱们要求Matlab最低版本是2018及以上哈。一、算法原理简单介绍1.1 麻雀优化算法SSA麻雀优化算法是一种新型的群智能优化算法灵感来源于麻雀觅食和反捕食行为。简单来说麻雀们在觅食时有发现者和追随者两种角色。发现者负责寻找食物源追随者跟着发现者找吃的。同时当察觉到危险时麻雀们会做出相应的躲避动作。通过模拟这些行为SSA可以在解空间中搜索最优解这里我们就用它来优化LSTM的参数让模型效果更好。1.2 长短期记忆网络LSTMLSTM是一种特殊的循环神经网络RNN专门用来处理时间序列数据中的长期依赖问题。传统RNN在处理长序列时容易出现梯度消失或梯度爆炸LSTM通过引入门控机制像输入门、遗忘门和输出门有效地解决了这个问题。它能很好地捕捉时间序列中的长期信息非常适合时间序列预测。二、Matlab代码实现2.1 数据准备假设我们的数据保存在一个单列的文本文件data.txt里。% 读取数据 data load(data.txt); % 划分训练集和测试集 trainRatio 0.8; trainLen floor(length(data)*trainRatio); trainData data(1:trainLen); testData data(trainLen1:end);这段代码先读取数据然后按照80%训练集20%测试集的比例划分数据。为啥选80%训练集呢通常这样能在训练充分和保留测试数据量之间找到个不错的平衡让模型既学到足够知识又有足够数据来评估效果。2.2 数据预处理% 归一化 [trainNorm,ps] mapminmax(trainData,0,1); trainNorm trainNorm; testNorm mapminmax(apply,testData,ps); testNorm testNorm;这里对训练集和测试集进行归一化处理把数据映射到 [0, 1] 区间。mapminmax函数是Matlab里专门做这个的ps是归一化参数测试集用训练集得到的参数ps来归一化保证数据尺度一致。2.3 构建LSTM模型inputSize 1; hiddenSize 10; outputSize 1; layers [... sequenceInputLayer(inputSize) lstmLayer(hiddenSize) fullyConnectedLayer(outputSize) regressionLayer];这里构建LSTM网络结构。sequenceInputLayer是输入层inputSize设为1是因为我们是单输入。lstmLayer是LSTM层hiddenSize设为10这个值可以根据实际情况调太大可能过拟合太小可能欠拟合。fullyConnectedLayer是全连接层最后regressionLayer是回归层因为我们做的是预测所以用回归。2.4 用SSA优化LSTM参数这部分代码相对复杂点这里简单示意下核心思路。% 定义适应度函数评估LSTM模型在训练集上的性能 fitnessFunction (params) evaluateLSTM(params,trainNorm); % 用SSA优化参数 [bestParams,fval] SSA(fitnessFunction, numParams, lb, ub, maxIter, numSparrows);evaluateLSTM函数就是用传入的参数params构建LSTM模型在训练集trainNorm上训练并返回性能指标。SSA函数就是实现麻雀优化算法的核心它在给定参数范围lb下限ub上限最大迭代次数maxIter和麻雀数量numSparrows下找最优参数bestParams。2.5 模型训练与预测% 根据优化后的参数构建并训练模型 net configureNetwork(layers, trainNorm); net trainNetwork(trainNorm, net, options); % 预测 [~, trainPred] predictAndUpdateState(net, trainNorm); [~, testPred] predictAndUpdateState(net, testNorm);先根据优化后的参数配置网络然后训练。训练好后对训练集和测试集做预测。predictAndUpdateState函数会更新LSTM的状态适合处理时间序列数据。2.6 结果可视化与评价指标计算% 反归一化 trainPred mapminmax(reverse,trainPred,ps); trainPred trainPred; testPred mapminmax(reverse,testPred,ps); testPred testPred; % 真实值和预测值对比图 figure; plot([1:length(trainData)],trainData,b, DisplayName,真实值 - 训练集); hold on; plot([1:length(trainPred)],trainPred,r--, DisplayName,预测值 - 训练集); plot([length(trainData)1:length(data)],testData,b, DisplayName,真实值 - 测试集); plot([length(trainPred)1:length(trainPred)length(testPred)],testPred,r--, DisplayName,预测值 - 测试集); legend; xlabel(时间步); ylabel(值); title(真实值与预测值对比); % 线性拟合图 figure; scatter(trainData,trainPred); hold on; p polyfit(trainData,trainPred,1); yfit polyval(p,trainData); plot(trainData,yfit,r); xlabel(真实值); ylabel(预测值); title(训练集线性拟合); % 计算评价指标 maeTrain mean(abs(trainData - trainPred)); maeTest mean(abs(testData - testPred)); mseTrain mean((trainData - trainPred).^2); mseTest mean((testData - testPred).^2); rmseTrain sqrt(mseTrain); rmseTest sqrt(mseTest); fprintf(训练集MAE: %.4f\n, maeTrain); fprintf(测试集MAE: %.4f\n, maeTest); fprintf(训练集MSE: %.4f\n, mseTrain); fprintf(测试集MSE: %.4f\n, mseTest); fprintf(训练集RMSE: %.4f\n, rmseTrain); fprintf(测试集RMSE: %.4f\n, rmseTest);先把预测值反归一化变回原始尺度然后分别画真实值和预测值对比图还有训练集的线性拟合图。最后计算平均绝对误差MAE、均方误差MSE和均方根误差RMSE这些常用评价指标并打印出来。这些指标能直观地告诉我们模型预测的好坏。通过以上步骤咱们就实现了麻雀优化算法SSA结合LSTM的时间序列单输入单输出预测模型在Matlab环境下对单列时间序列数据进行预测还能可视化结果和看评价指标。希望这篇文章能对大家有所帮助。