【免费】麻雀算法(SSA)优化长短期记忆神经网络的数据回归预测，SSA-LSTM回归预测，多输入单输出模型评价指标包括:R2、MAE资源-CSDN下载

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神经网络

lstm

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标题中的“麻雀算法(SSA)优化长短期记忆神经网络的数据回归预测”涉及到的主要知识点是机器学习中的优化算法和深度学习中的序列模型。麻雀算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）是一种新兴的优化算法，它模拟了麻雀群体的行为来解决复杂的优化问题。在本案例中，SSA被用于调整长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）的参数，以提升其在数据回归预测任务中的性能。 LSTM是一种特殊的循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN），设计用于处理序列数据中的长期依赖性。它的核心结构包括输入门、遗忘门和输出门，这些门控机制使得LSTM能够记住或遗忘过去的信息，从而在时间序列预测中表现出色。描述中提到的“多输入单输出模型”意味着模型接收多个不同的输入特征，并预测一个单一的输出值。这在许多实际问题中常见，如经济预测、天气预报等，其中多个因素可能影响到预测目标。评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE，这些都是衡量回归模型预测效果的标准： 1. R2（决定系数）：度量模型解释数据变异性的能力，取值范围为0到1，1表示模型完美预测，0表示模型与随机预测无异。 2. MAE（平均绝对误差）：计算每个样本预测值与真实值之差的绝对值的平均值，反映了模型预测的平均偏差。 3. MSE（均方误差）：每个样本预测误差平方的平均值，对大误差更敏感。 4. RMSE（均方根误差）：MSE的平方根，同样反映了模型预测的精度。 5. MAPE（平均绝对百分比误差）：预测值与真实值之差占真实值的比例的平均值，以百分比形式给出，适合处理目标变量尺度不同的情况。提供的压缩包文件中，`R2.m`可能是计算R2分数的脚本；`initialization.m`可能用于初始化模型参数；`file2.mat`可能是存储训练数据或模型权重的文件；`main.m`很可能是主程序，调用其他函数进行模型训练和评估；`SSA.m`实现了麻雀算法；`eva1.m`和`eva2.m`可能是评估模型性能的脚本；`LSTM_MIN.m`可能是LSTM模型的构建和训练代码；`data.xlsx`包含了预测任务的原始数据。通过这个项目，你可以学习如何利用SSA优化LSTM模型，以及如何处理多输入单输出的问题。同时，熟悉这些评价指标有助于理解模型的预测性能，并根据实际情况调整模型。

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收起资源包目录

1 SSA_LSTM - 2.zip （9个子文件）

R2.m 180B

file2.mat 6KB

initialization.m 567B

SSA.m 3KB

main.m 1KB

eva2.m 186B

eva1.m 203B

LSTM_MIN.m 1KB

data.xlsx 36KB

%_________________________________________________________________________% % 麻雀优化算法 % %_________________________________________________________________________% function [Best_score,Best_pos,curve]=SSA(pop,Max_iter,lb,ub,dim,fobj) ST = 0.7;%预警值 PD = 0.4;%发现者的比列，剩下的是加入者0.7 SD = 0.2;%意识到有危险麻雀的比重 PDNumber = round(pop*PD); %发现者数量 SDNumber = round(SD*PD);%意识到有危险麻雀数量 %种群初始化 X0=initialization(pop,dim,ub,lb); X = X0; %计算初始适应度值 fitness = zeros(1,pop); for i = 1:pop fitness(i) = fobj(X(i,:)); end [fitness, index]= sort(fitness);%升排序 BestF = fitness(1); WorstF = fitness(end); GBestF = fitness(1);%全局最优适应度值 for i = 1:pop X(i,:) = X0(index(i),:); end curve=zeros(1,Max_iter); GBestX = X(1,:);%全局最优位置 X_new = X; for i = 1: Max_iter disp(['第',num2str(i),'次迭代']) BestF = fitness(1); WorstF = fitness(end); R2 = rand(1); for j = 1:PDNumber if(R2<ST) X_new(j,:) = X(j,:).*exp(-j/(rand(1)*Max_iter)); else X_new(j,:) = X(j,:) + randn()*ones(1,dim); end end for j = PDNumber+1:pop % if(j>(pop/2)) if(j>(pop - PDNumber)/2 + PDNumber) X_new(j,:)= randn().*exp((X(end,:) - X(j,:))/j^2); else %产生-1，1的随机数 A = ones(1,dim); for a = 1:dim if(rand()>0.5) A(a) = -1; end end AA = A'*inv(A*A'); X_new(j,:)= X(1,:) + abs(X(j,:) - X(1,:)).*AA'; end end Temp = randperm(pop); SDchooseIndex = Temp(1:SDNumber); for j = 1:SDNumber if(fitness(SDchooseIndex(j))>BestF) X_new(SDchooseIndex(j),:) = X(1,:) + randn().*abs(X(SDchooseIndex(j),:) - X(1,:)); elseif(fitness(SDchooseIndex(j))== BestF) K = 2*rand() -1; X_new(SDchooseIndex(j),:) = X(SDchooseIndex(j),:) + K.*(abs( X(SDchooseIndex(j),:) - X(end,:))./(fitness(SDchooseIndex(j)) - fitness(end) + 10^-8)); end end %边界控制 for j = 1:pop for a = 1: dim if length(ub)>1 if(X_new(j,a)>ub(a)) X_new(j,a) =ub(a); end if(X_new(j,a)<lb(a)) X_new(j,a) =lb(a); end else if(X_new(j,a)>ub) X_new(j,a) =ub; end if(X_new(j,a)<lb) X_new(j,a) =lb; end end end end %更新位置 for j=1:pop fitness_new(j) = fobj(X_new(j,:)); end for j = 1:pop if(fitness_new(j) < GBestF) GBestF = fitness_new(j); GBestX = X_new(j,:); end end X = X_new; fitness = fitness_new; %排序更新 [fitness, index]= sort(fitness);%排序 BestF = fitness(1); WorstF = fitness(end); for j = 1:pop X(j,:) = X(index(j),:); end curve(i) = GBestF; disp(['current iteration is: ',num2str(i), ', best fitness is: ', num2str(GBestF)]) end Best_pos =GBestX; %全局最优位置 K Alpha值组合 Best_score = curve(end);%全局最优适应度值熵值最小 end

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