分类预测 | Matlab北方苍鹰算法优化长短期记忆神经网络NGO-LSTM的数据分类预测

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内容介绍

本篇博客将介绍长短期记忆神经网络（LSTM）分类以及如何通过北方苍鹰算法优化NGO-LSTM实现数据分类预测。LSTM是一种递归神经网络，用于处理和预测时间序列数据。它能够捕捉长期依赖关系，因此在自然语言处理、语音识别和股票预测等领域得到广泛应用。

在LSTM中，每个神经元都有一个门控，用于控制信息的流动。这些门控可以决定什么信息应该被遗忘，什么信息应该被记忆，以及什么信息应该被输出。这些门控使得LSTM能够有效地处理长期依赖关系。

然而，LSTM的训练过程非常耗时，因为它需要处理大量的参数。为了解决这个问题，我们可以使用北方苍鹰算法进行优化。北方苍鹰算法是一种基于鸟群行为的优化算法，它可以模拟鸟群的搜索行为，从而找到全局最优解。

在NGO-LSTM中，我们使用北方苍鹰算法来优化权重和偏差。这样可以大大减少训练时间，并提高分类精度。NGO-LSTM的训练过程如下：

1. 初始化权重和偏差

2. 使用北方苍鹰算法更新权重和偏差

3. 使用反向传播算法计算梯度

4. 使用梯度下降算法更新权重和偏差

5. 重复步骤2-4直到收敛

NGO-LSTM的分类预测原理如下：

1. 输入数据

2. 使用LSTM网络处理数据

3. 将输出结果传递给softmax层

4. softmax层将输出结果映射到类别概率

5. 选择概率最高的类别作为预测结果

总之，LSTM是一种强大的神经网络，能够处理和预测时间序列数据。通过使用北方苍鹰算法优化NGO-LSTM，我们可以大大减少训练时间并提高分类精度。希望本篇博客能够帮助您更好地理解LSTM分类和NGO-LSTM的优化原理。

部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行​%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');​%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);​P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);​P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);​%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );

⛳️ 运行结果

参考文献

[1] 邱凯旋李佳.基于贝叶斯优化和长短期记忆神经网络(BO-LSTM)的短期电力负荷预测[J].电力学报, 2022, 37(5):367-373.

[2] 范怡静,刘真,苑佳,等.基于LSTM-NeuralProphet模型的城市需水预测方法研究[J].中国农村水利水电, 2023.

[3] 胡顺强,崔东文.基于海洋捕食者算法优化的长短期记忆神经网络径流预测[J].中国农村水利水电, 2021(2):6.

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合