时序预测 | MATLAB实现NGO-BiLSTM北方苍鹰算法优化双向长短期记忆网络时间序列预测

时序预测 | MATLAB实现NGO-BiLSTM北方苍鹰算法优化双向长短期记忆网络时间序列预测

预测效果

基本介绍

时序预测 | MATLAB实现NGO-BiLSTM北方苍鹰算法优化双向长短期记忆网络时间序列预测（完整源码和数据）
1.data为数据集，单变量时间序列。
2.MainNGOBiLSTMTS.m为程序主文件，其他为函数文件无需运行。
3.命令窗口输出MAE、MSE、RMSEP、RPD和MAPE，可在下载区获取数据和程序内容。
4.北方苍鹰算法优化参数为学习率，隐藏层节点个数，正则化参数。
注意程序和数据放在一个文件夹，运行环境为Matlab2018及以上.

程序设计

• 完整程序和数据下载方式(资源处直接下载)：MATLAB实现NGO-BiLSTM北方苍鹰算法优化双向长短期记忆网络时间序列预测

%% -------------优化----------------------
% 参数设置
SearchAgents = 5;  % 种群数量 
Max_iterations =10; % 迭代次数  

lowerbound = [1e-10 0.0001 10 ];%三个参数的下限
upperbound = [1e-2 0.002 400 ];%三个参数的上限
dim = 3;%数量，即要优化的超参数个数
 
fobj = @(x)fun(x,inputn_train,outputn_train,outputps);   %调用函数fun计算适应度函数值
%% 赋值; 
[Best_score,Best_pos,Convergence_curve]=NGO(SearchAgents,Max_iterations,lowerbound,upperbound,dim,fobj)    %% 北方苍鹰算法

%得到最优参数
L2Regularization = Best_pos(1,1); % 最佳L2正则化系数
InitialLearnRate = Best_pos(1,2); % 最佳初始学习率
NumOfUnits  =abs(round( Best_pos(1,3)));   % 最佳隐藏层节点数

%% ------------------利用优化参数重新训练LSTM并预测----------------------------
% 数据输入x的特征维度
inputSize  = size(inputn_train,1);
% 数据输出y的维度
outputSize = size(outputn_train,1);

%  设置网络结构
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(inputSize)     %输入层,参数是输入特征维数
    
    dropoutLayer(0.2)                  %权重丢失率
    fullyConnectedLayer(outputSize)   %全连接层，也就是输出的维数
    regressionLayer];    %回归层,该参数说明是在进行回归问题，而不是分类问题

opts = trainingOptions('adam', ...      %优化算法
    'MaxEpochs',100, ...                %最大迭代次数
    'GradientThreshold',1,...           %梯度阈值,防止梯度爆炸
    'ExecutionEnvironment','cpu',...   %对于大型数据集合、长序列或大型网络，在 GPU 上进行预测计算通常比在 CPU 上快。其他情况下，在 CPU 上进行预测计算通常更快。
    'InitialLearnRate',InitialLearnRate, ...
    'LearnRateSchedule','piecewise', ...
    'LearnRateDropPeriod',120, ...
    'LearnRateDropFactor',0.2, ...   % 指定初始学习率 0.005，在 100 轮训练后通过乘以因子 0.2 来降低学习率。
    'L2Regularization', L2Regularization, ...       % 正则化参数
    'Verbose',false, ...         %如果将其设置为true，则有关训练进度的信息将被打印到命令窗口中。
    'Plots','training-progress'...   %构建曲线图,   若将'training-progress'替换为'none'，则不画出曲线
    );   % 'MiniBatchSize',outputSize*30, ...

%  训练
LSTMnet = trainNetwork(inputn_train ,outputn_train ,layers,opts);    %  网络训练

%  预测
[LSTMnet,LSTMoutputr_train]= predictAndUpdateState(LSTMnet,inputn_train);   % 训练样本拟合值
LSTMoutput_train = mapminmax('reverse',LSTMoutputr_train,outputps);  % 数据反归一化

%网络测试输出
LSTMoutputr_test= [];
end
LSTMoutput_test= mapminmax('reverse',LSTMoutputr_test,outputps);   %反归一化
toc

%% -----------------预测结果-------------------------
%  数据格式转换
LSTM_train =LSTMoutput_train';
LSTM_test = LSTMoutput_test';

train_DATA=output_train';    %训练样本标签
test_DATA= output_test'; %测试样本标签

%%  绘图
%%  均方根误差 RMSE
error1 = sqrt(sum((LSTM_train - train_DATA).^2)./M);
error2 = sqrt(sum((LSTM_test- test_DATA).^2)./N);
%%
%决定系数
R1 = 1 - norm(train_DATA - LSTM_train)^2 / norm(train_DATA - mean(train_DATA))^2;
R2 = 1 - norm(test_DATA -  LSTM_test)^2 / norm(test_DATA -  mean(test_DATA ))^2;

%%
%均方误差 MSE
mse1 = sum((LSTM_train - train_DATA).^2)./M;
mse2 = sum((LSTM_test - test_DATA).^2)./N;
%%
%RPD 剩余预测残差
SE1=std(LSTM_train-train_DATA);
RPD1=std(train_DATA)/SE1;

SE=std(LSTM_test-test_DATA);
RPD2=std(test_DATA)/SE;
%% 平均绝对误差MAE
MAE1 = mean(abs(train_DATA - LSTM_train));
MAE2 = mean(abs(test_DATA - LSTM_test));
%% 平均绝对百分比误差MAPE
MAPE1 = mean(abs((train_DATA - LSTM_train)./train_DATA));
MAPE2 = mean(abs((test_DATA - LSTM_test)./test_DATA));

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/article/details/126072792?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/article/details/126044265?spm=1001.2014.3001.5502