PSO-CNN-LSTM多输入回归预测|粒子群算法优化的卷积-长短期神经网络回归预测(Matlab)—

PSO-CNN-LSTM多输入回归预测|粒子群算法优化的卷积-长短期神经网络回归预测(Matlab)——附代码数据

一、程序及算法内容介绍：

基本内容：

亮点与优势：

二、实际运行效果：

三、算法介绍：

四、完整程序+数据分享下载：

一、程序及算法内容介绍：

基本内容：

本代码基于Matlab平台编译，将PSO(粒子群算法)与CNN-LSTM（卷积-长短期记忆神经网络）结合，进行多输入数据回归预测
输入训练的数据包含7个特征，1个响应值，即通过7个输入值预测1个输出值（多变量回归预测，输入输出个数可自行指定）
归一化训练数据，提升网络泛化性
通过PSO算法优化CNN-LSTM网络的学习率、卷积核个数、神经元个数参数，记录下最优的网络参数
训练CNN-LSTM网络进行回归预测，实现更加精准的预测
迭代计算过程中，自动显示优化进度条，实时查看程序运行进展情况
自动输出多种多样的的误差评价指标，自动输出大量实验效果图片

亮点与优势：

注释详细，几乎每一关键行都有注释说明，适合小白起步学习
直接运行Main函数即可看到所有结果，使用便捷
编程习惯良好，程序主体标准化，逻辑清晰，方便阅读代码
所有数据均采用Excel格式输入，替换数据方便，适合懒人选手
出图详细、丰富、美观，可直观查看运行效果
附带详细的说明文档（下图），其内容包括：算法原理+使用方法说明

二、实际运行效果：

三、算法介绍：

1. 粒子群算法（PSO）：基于群体智能的理念，每个“粒子”都代表了搜索空间中的一个潜在解。这些粒子在搜索空间中移动，并根据自身的经验和群体的信息进行调整，以寻找最优解。PSO的基本思想是模拟鸟群中鸟类的觅食行为。在搜索空间中，每个粒子都有一个位置和速度。它们根据当前位置和速度向目标方向移动，并受到个体最优解和全局最优解的吸引和影响。粒子的速度和位置不断更新，直到达到预定的停止条件（如达到最大迭代次数或满足精度要求）。PSO的迭代过程可以描述如下：

1. 初始化粒子群的位置和速度。

2. 对于每个粒子，根据其当前位置和速度以及个体最优解和全局最优解进行更新。

3. 更新个体最优解和全局最优解。

4. 如果满足停止条件，则结束；否则返回步骤2。

2. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）：是一类深度学习神经网络，主要应用于处理和分析具有网格结构数据，例如图像和视频。CNN的设计灵感来自生物学上对动物视觉系统的理解，尤其是视觉皮层的工作原理。CNN的主要特点包括：

卷积层（CONV layer）：通过卷积操作从输入数据中提取特征。卷积核在输入上滑动，对局部区域进行权重共享的卷积操作，以检测图像中的各种特征。
池化层（Pooling layer）：通过降采样操作减小特征图的空间尺寸，减少计算负担，同时保留重要信息。最大池化和平均池化是常用的池化操作。
激活函数（Activation function）：通常在卷积层之后使用，引入非线性，如ReLU（Rectified Linear Unit），以增加网络的表达能力。
全连接层（Fully Connected layer）：在提取特征后，通过全连接层将特征映射到输出层，用于分类或其他任务。
多层网络结构：典型的CNN由多个卷积层、池化层和全连接层构成，形成深层次的结构。深度网络能够学习更复杂的特征表示。

3. 长短期记忆神经网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），专门设计用来解决传统RNN中的长期依赖问题。传统RNN在处理长序列时容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题，导致难以捕捉长距离的依赖关系，而LSTM通过引入门控机制来解决这一问题。LSTM的核心结构包括细胞状态（cell state）和三个门：遗忘门（forget gate）、输入门（input gate）和输出门（output gate）。这些门控制着信息的流动，从而使得LSTM能够在长序列中保持信息的长期依赖性。具体来说，LSTM的运作机制如下：