回归预测 | MATLAB实现基于QPSO-LSTM、PSO-LSTM、LSTM多输入单输出回归预测
效果一览
基本描述
1.Matlab实现QPSO-LSTM、PSO-LSTM和LSTM神经网络时间序列预测；
2.输入数据为单变量时间序列数据，即一维数据；
3.运行环境Matlab2020及以上,依次运行Main1LSTMNN、Main2PSOLSTMNN、Main3_QPSOLSTMNN、Main4_CDM即可，其余为函数文件无需运行,所有程序放在一个文件夹,data为数据集，输入多个特征，输出单个变量；
LSTM（长短时记忆模型）与粒子群算法优化后的LSTM（PSOLSTM）以及量子粒子群算法优化后的LSTM（QPSOLSTM）对比实验，可用于风电、光伏等负荷预测，数据为多输入单输出预测，最后一列输出，PSO、QPSO优化超参数为隐含层1节点数、隐含层2节点数、最大迭代次数和学习率。
4.命令窗口输出MAE、MAPE、RMSE和R2。
模型描述
LSTM (Long Short-Term Memory)是一种适用于序列数据分析的循环神经网络 (RNN) 架构，它可以捕捉数据中的时间依赖关系和模式。LSTM模型包含三个关键的门控单元：输入门、遗忘门和输出门，它们可以控制信息的流动，从而有效地处理时间序列数据。LSTM模型通常需要手动选择和调整许多超参数，如LSTM层数、隐藏单元数等，以最大化模型的性能。
PSO-LSTM和QPSO-LSTM是LSTM的变体，它们使用粒子群优化 (PSO) 和量子粒子群优化 (QPSO) 算法来优化LSTM模型的超参数。这些算法可以自动搜索并找到最佳的超参数组合，以最大化LSTM模型的性能。
PSO算法是一种元启发式算法，它通过模拟鸟群捕食的行为来搜索最优解。在PSO-LSTM中，每个粒子表示一组超参数，如LSTM层数、隐藏单元数等。粒子的位置表示该组超参数的取值，速度表示在搜索过程中改变该组超参数的步长。通过计算每个粒子的适应度（即模型的性能），PSO算法可以自动搜索并找到最佳的超参数组合，以最大化LSTM模型的性能。
QPSO算法是一种基于量子力学原理的优化算法，它可以更好地处理高维优化问题和局部最优解。在QPSO-LSTM中，每个粒子表示一组超参数，如LSTM层数、隐藏单元数等。与PSO算法不同的是，QPSO算法使用概率幅度和相位来代替位置和速度，从而更好地利用粒子的量子特性。通过计算每个粒子的适应度（即模型的性能），QPSO算法可以自动搜索并找到最佳的超参数组合，以最大化LSTM模型的性能。
总的来说，LSTM模型通过使用门控单元和长短时记忆单元来处理时间序列数据。PSO-LSTM和QPSO-LSTM则使用粒子群算法来搜索最佳的超参数组合，以最大化LSTM模型的性能。这些算法可以自动搜索并找到最佳的超参数组合，从而提高LSTM模型在时间序列预测任务中的性能。
程序设计
- 完整程序和数据下载：私信博主。
for i=1:PopNum%随机初始化速度,随机初始化位置
for j=1:dim
if j==dim% % 隐含层节点与训练次数是整数 学习率是浮点型
pop(i,j)=(xmax(j)-xmin(j))*rand+xmin(j);
else
pop(i,j)=round((xmax(j)-xmin(j))*rand+xmin(j)); %
end
end
end
% calculate the fitness_value of Pop
pbest = pop;
gbest = zeros(1,dim);
data1 = zeros(Maxstep,PopNum,dim);
data2 = zeros(Maxstep,PopNum);
for i = 1:PopNum
fit(i) = fitness(pop(i,:),p_train,t_train,p_test,t_test);
f_pbest(i) = fit(i);
end
g = min(find(f_pbest == min(f_pbest(1:PopNum))));
gbest = pbest(g,:);
f_gbest = f_pbest(g);
%-------- in the loop -------------
for step = 1:Maxstep
mbest =sum(pbest(:))/PopNum;
% linear weigh factor
b = 1-step/Maxstep*0.5;
data1(step,:,:) = pop;
data2(step,:) = fit;
for i = 1:PopNum
a = rand(1,dim);
u = rand(1,dim);
p = a.*pbest(i,:)+(1-a).*gbest;
pop(i,:) = p + b*abs(mbest-pop(i,:)).*...
log(1./u).*(1-2*(u >= 0.5));
% boundary detection
for j=1:dim
if j ==dim
if pop(i,j)>xmax(j) | pop(i,j)<xmin(j)
pop(i,j)=(xmax(j)-xmin(j))*rand+xmin(j); %
end
else
pop(i,j)=round(pop(i,j));
if pop(i,j)>xmax(j) | pop(i,j)<xmin(j)
pop(i,j)=round((xmax(j)-xmin(j))*rand+xmin(j)); %
end
end
end
fit(i) = fitness(pop(i,:),p_train,t_train,p_test,t_test);
if fit(i) < f_pbest(i)
pbest(i,:) = pop(i,:);
f_pbest(i) = fit(i);
end
if f_pbest(i) < f_gbest
gbest = pbest(i,:);
f_gbest = f_pbest(i);
end
end
trace(step)=f_gbest;
step,f_gbest,gbest
result(step,:)=gbest;
end
or i=1:N%随机初始化速度,随机初始化位置
for j=1:D
if j==D% % 隐含层节点与训练次数是整数 学习率是浮点型
x(i,j)=(xmax(j)-xmin(j))*rand+xmin(j);
else
x(i,j)=round((xmax(j)-xmin(j))*rand+xmin(j)); %
end
end
v(i,:)=rand(1,D);
end
%------先计算各个粒子的适应度，并初始化Pi和Pg----------------------
for i=1:N
p(i)=fitness(x(i,:),p_train,t_train,p_test,t_test);
y(i,:)=x(i,:);
end
[fg,index]=min(p);
pg = x(index,:); %Pg为全局最优
%------进入主要循环，按照公式依次迭代------------
for t=1:M
for i=1:N
v(i,:)=w*v(i,:)+c1*rand*(y(i,:)-x(i,:))+c2*rand*(pg-x(i,:));
x(i,:)=x(i,:)+v(i,:);
for j=1:D
if j ~=D
x(i,j)=round(x(i,j));
end
if x(i,j)>xmax(j) | x(i,j)<xmin(j)
if j==D
x(i,j)=(xmax(j)-xmin(j))*rand+xmin(j); %
else
x(i,j)=round((xmax(j)-xmin(j))*rand+xmin(j)); %
end
end
end
temp=fitness(x(i,:),p_train,t_train,p_test,t_test);
if temp<p(i)
p(i)=temp;
y(i,:)=x(i,:);
end
if p(i)<fg
pg=y(i,:);
fg=p(i);
end
end
trace(t)=fg;
result(t,:)=pg;
参考资料
[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127596777?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/86830096?spm=1001.2014.3001.5501