基于MVO优化的Bi-LSTM多输入时序预测（Matlab）多元宇宙算法优化长短期神经网络时序预测

本文主要是介绍基于MVO优化的Bi-LSTM多输入时序预测（Matlab）多元宇宙算法优化长短期神经网络时序预测，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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MVO(多元宇宙算法)与Bi-LSTM（双向长短期记忆神经网络）结合，进行多输入数据时序预测
输入训练的数据包含8个特征，1个响应值，即通过8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MVO算法优化Bi-LSTM网络的学习率、神经元个数参数，记录下最优的网络参数
训练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：

多元宇宙优化算法（MVO）：是一种启发式优化算法，它源于天文学中的多元宇宙假说，模拟了多个宇宙的演化过程。该算法通过不断地移动“多元宇宙”，将每个宇宙视为一个解空间，在多个目标函数之间寻找最优解。具体实现中，算法首先初始化一个包含多个宇宙的种群，然后每个宇宙内部随机生成一些初始粒子，并使用粒子群算法搜索最优解。接着，通过交换和融合操作使所有宇宙在全局范围内搜索最优解。这个过程可以重复多次，直到达到预定停止条件或最大迭代次数。多元宇宙优化算法具有参数少、结构简单、效率高等优点，适用于多目标优化问题的求解。

双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）：是一种特殊的循环神经网络（RNN）结构，用于处理序列数据并保持长期记忆。与传统的RNN模型不同，BiLSTM同时考虑了过去和未来的信息，使得模型能够更好地捕捉序列数据中的上下文关系。BiLSTM结构由两个独立的LSTM网络组成，分别从序列的起始和末尾开始处理输入。这两个网络分别称为前向LSTM和后向LSTM。前向LSTM从序列的起始位置开始处理输入序列，而后向LSTM则从序列的末尾开始处理。每个LSTM单元内部由单元状态（cell state）和各种门控机制（如遗忘门、输入门和输出门）组成，以控制信息的流动和记忆的更新。