基于螳螂虾优化的LSTM深度学习网络模型(MShOA-LSTM)的一维时间序列预测算法matlab仿真
目录
1.程序功能描述
2.测试软件版本以及运行结果展示
3.部分程序
4.算法理论概述
5.完整程序
1.程序功能描述
基于螳螂虾优化的LSTM（MShOA-LSTM）算法是仿生优化算法与深度学习模型的融合创新，核心解决传统LSTM超参数人工调试导致的收敛慢、精度低问题。其架构包含两大模块：
预测主体：LSTM 网络，通过门控机制捕捉时间序列的长短期依赖关系；
优化引擎：螳螂虾优化算法（MShOA），模拟螳螂虾视觉感知与行为策略，实现LSTM关键超参数的全局寻优。
算法流程遵循 "超参数优化→模型训练→时序预测" 的闭环：先通过MShOA优化LSTM的隐藏层神经元数、学习率等核心参数，再用最优参数构建模型并训练，最终输出时间序列预测结果。该融合架构在电力负荷、传感器数据等一维时序场景中，可显著提升预测精度与模型鲁棒性。
2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022A/MATLAB2024B版本运行
3.部分程序
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[~,I]=min(VV);
% 将优化得到的最佳参数转换为整数，作为LSTM隐藏层神经元数量
% 加1是为了确保至少有1个神经元
NN=floor(Positions(I,:))+1;
% 定义LSTM神经网络结构
% 设置网络训练参数
options = trainingOptions('adam', ... % 使用Adam优化器，适合深度学习训练'MaxEpochs', 240, ... % 最大训练轮数为240'GradientThreshold', 1, ... % 梯度阈值为1，防止梯度爆炸'InitialLearnRate', 0.004, ... % 初始学习率为0.004'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...% 学习率调度方式为分段衰减'LearnRateDropPeriod', 60, ... % 每60轮衰减一次学习率'LearnRateDropFactor',0.2, ... % 学习率衰减因子为0.2（变为原来的20%）'L2Regularization', 0.01, ... % L2正则化系数为0.01，防止过拟合'ExecutionEnvironment', 'gpu',... % 使用GPU加速训练（需配置GPU支持）'Verbose', 0, ... % 不显示训练过程细节'Plots', 'training-progress'); % 显示训练进度图表（损失变化等）% 训练LSTM网络
[net,INFO] = trainNetwork(Pxtrain, Txtrain, layers, options);% 使用训练好的网络进行预测
Dat_yc1 = predict(net, Pxtrain); % 对训练数据进行预测（归一化尺度）
Dat_yc2 = predict(net, Pxtest); % 对测试数据进行预测（归一化尺度）% 将预测结果反归一化，恢复到原始数据范围
Datn_yc1 = mapminmax('reverse', Dat_yc1, Norm_O);
Datn_yc2 = mapminmax('reverse', Dat_yc2, Norm_O); % 将细胞数组转换为矩阵（方便后续处理和分析）
Datn_yc1 = cell2mat(Datn_yc1);
Datn_yc2 = cell2mat(Datn_yc2);% 保存训练信息、预测结果和收敛曲线到MAT文件，便于后续分析
save R2.mat INFO Datn_yc1 Datn_yc2 T_train T_test Convergence_curve
1184.算法理论概述
传统LSTM的超参数依赖人工调试，存在两大问题：
局部最优陷阱：随机初始化参数易导致模型收敛于局部最小值，预测误差偏高；
收敛效率低：学习率过大易震荡，过小则收敛缓慢，尤其在长序列数据中表现明显。
MShOA是2025年提出的新型群智能优化算法，灵感源于螳螂虾的视觉感知与行为策略，具备全局寻优能力强、收敛速度快的特点，为LSTM超参数优化提供理想引擎。
螳螂虾拥有地球最复杂的视觉系统，可识别偏振光并据此执行三大行为：随机觅食、猎物攻击、藏身防御，MShOA将其转化为三层优化策略：
MShOA的优化过程分为初始化、偏振类型判断、行为策略执行三大步骤，核心数学公式如下：
（3）三大优化策略的数学表达
根据PTI值执行对应策略，实现个体位置（超参数组合）的迭代更新：
觅食策略（PTI=1）：模拟布朗运动的随机搜索，扩大寻优范围
攻击策略（PTI=2）：模拟圆周打击的局部开发，精准逼近最优解
防御策略（PTI=3）：模拟藏身的收缩搜索，避免过度探索
适应度函数设计
MShOA以LSTM的预测误差为适应度，目标是最小化误差函数：
基于MShOA优化得到的最优参数Xbest∗，构建并训练最终的LSTM模型。
相比传统LSTM，MShOA-LSTM的优势可通过收敛性与精度指标量化：
收敛速度：MShOA的攻击策略使超参数快速逼近最优值，收敛迭代次数减少10%以上。
预测精度：最优超参数组合使LSTM的均方根误差（RMSE）降低20%。
5.完整程序
VVV
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