基于WOA鯨魚優化的BiLSTM雙向長短期記憶網絡序列預測算法matlab仿真,對比BiLSTM和LSTM
1.算法運行效果圖預覽
(完整程序運行后無水印)
2.算法運行軟件版本
matlab2022a/matlab2024b
3.部分核心程序
（完整版代碼包含詳細中文注釋和操作步驟視頻）
X = woa_idx;
%bilstm
layers=bilstm_layer(bw_in,round(X(1)),round(X(2)),bw_out,X(3),X(4),X(5));
%參數設定
opts = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs',10, ...
'GradientThreshold',1,...
'ExecutionEnvironment','cpu',...
'InitialLearnRate',X(6), ...
'LearnRateSchedule','piecewise', ...
'LearnRateDropPeriod',2, ...
'LearnRateDropFactor',0.5, ...
'Shuffle','once',...
'SequenceLength',1,...
'MiniBatchSize',64,...
'Verbose',1);
%網絡訓練
[net1,INFO] = trainNetwork(Xtrain,Ytrain,layers,opts);
Rmsev = INFO.TrainingRMSE;
figure;
plot(Rmsev)
xlabel('訓練次數');
ylabel('RMSE');
%預測
for i = 1:length(Xtest)
Ypred(i) = net1.predict(Xtest(i));
end
figure
plot(Ypred,'r-')
hold on
plot(Ytest','b-')
legend('預測值','實際值')
xlabel('時間(s)')
ylabel('負荷(KW)')
rmse = mean((Ypred(:)-Ytest(:)).^2);% 計算均方根誤差
title(sprintf('WOA-biLSTM分析-RMSE=%.3f', rmse));
save R3.mat Ypred Ytest rmse Rmsev
4.算法理論概述
LSTM是一種特殊的循環神經網絡（RNN），旨在解決傳統 RNN 在處理長序列時的梯度消失和梯度爆炸問題，從而更好地捕捉長序列中的長期依賴關系。其核心結構包含輸入門、遺忘門、輸出門以及記憶單元。
BiLSTM 是在 LSTM 基礎上發展而來，它通過同時向前和向后處理序列，能夠更好地捕捉序列中的前后文信息，從而在序列預測任務中表現更優。BiLSTM 由一個前向 LSTM 和一個后向 LSTM 組成。
這種結構使得 BiLSTM 能夠同時利用序列的前文和后文信息，在處理需要全局信息的序列預測任務時具有明顯優勢。
在本課題中，將woa應用于BiLSTM主要是為了優化BiLSTM的超參數，如學習率、隱藏層神經元數量等，以提升其預測性能。大致的步驟如下：
1.隨機初始化一群鯨魚的位置，每個鯨魚的位置對應一組 BiLSTM 的參數（如權重和偏置）。
2.使用訓練集對 BiLSTM 進行訓練，并根據驗證集的預測結果定義適應度函數。常用的適應度函數是均方誤差（MSE）：
使用優化后的 BiLSTM 參數在訓練集上進行最終訓練。使用訓練好的模型對測試集進行預測，并將預測結果進行反歸一化處理，得到最終的預測值。WOA 具有較強的全局搜索能力，能夠在參數空間中尋找最優的 BiLSTM 參數，避免陷入局部最優解。
在大多數序列預測任務中，BiLSTM的預測精度優于LSTM。因為它能更全面地捕捉序列中的長期依賴關系，減少信息丟失，從而提高預測準確性。
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