PSO-CNN-BiLSTM多输入回归预测|粒子群优化算法-卷积-双向长短期神经网络回归预测|Matlab

本文主要是介绍PSO-CNN-BiLSTM多输入回归预测|粒子群优化算法-卷积-双向长短期神经网络回归预测|Matlab，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PSO(粒子群算法)与CNN-BiLSTM（卷积-双向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，特征个数可自行指定）
归一化训练数据，提升网络泛化性
通过PSO算法优化CNN-BiLSTM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：

粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的优化算法，其灵感源自对鸟群觅食行为的研究。在PSO中，问题的解被表示为粒子群中的个体，这些个体在解空间中移动，并根据其自身经验和群体经验进行调整，以找到最优解。PSO的工作原理如下：

初始化：随机生成一群粒子，每个粒子代表了问题的一个解，并赋予每个粒子一个随机的速度和位置。
评估：根据问题的目标函数，计算每个粒子的适应度（fitness），即目标函数的值。
更新个体最优位置：对于每个粒子，根据其当前位置和历史最优位置之间的比较，更新其个体最优位置。
更新群体最优位置：根据所有粒子的个体最优位置，确定群体的全局最优位置。
更新速度和位置：根据粒子的速度和位置，以及个体和群体最优位置的差异，调整粒子的速度和位置。
迭代：重复步骤2至步骤5，直到达到停止条件（如达到最大迭代次数或达到满意的解）。

CNN-BiLSTM网络结合了卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆网络（BiLSTM），这种网络结构充分利用了CNN在提取局部特征方面的优势，以及BiLSTM在建模长期依赖关系方面的优势，从而能够有效地捕捉输入序列中的空间和时间信息。具体而言，CNN-BiLSTM网络通常由以下几个部分组成：

卷积层（CNN）：用于提取输入序列的局部特征。CNN通过滑动窗口在输入序列上进行卷积操作，并通过池化层降低特征维度，从而得到序列的局部特征表示。
双向长短期记忆网络（BiLSTM）：用于建模序列数据中的长期依赖关系。BiLSTM由两个方向的LSTM组成，分别从序列的两个方向（前向和后向）对输入序列进行处理，然后将它们的输出进行合并，以获得更全面的序列表示。
全连接层：将CNN和BiLSTM的输出连接起来，并通过全连接层进行特征融合和分类。