多维时序 | 融合模拟退火和自适应变异的混沌鲸鱼优化算法（AAMCWOA）优化LSTM长短期记忆网络结合AdaBoost时间序列预测（AAMCWOA-LSTM-AdaBoost时序预测））

多维时序 | 融合模拟退火和自适应变异的混沌鲸鱼优化算法（AAMCWOA）优化LSTM长短期记忆网络结合AdaBoost时间序列预测（AAMCWOA-LSTM-AdaBoost时序预测）

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• 多维时序 | 融合模拟退火和自适应变异的混沌鲸鱼优化算法（AAMCWOA）优化LSTM长短期记忆网络结合AdaBoost时间序列预测（AAMCWOA-LSTM-AdaBoost时序预测）

• 效果一览
• 基本介绍
• 程序设计
• 参考资料

效果一览

基本介绍

AAMCWOA-LSTM-AdaBoost时序预测，matlab2023代码

基于融合模拟退火和自适应变异的混沌鲸鱼优化算法（AAMCWOA）优化LSTM长短期记忆网络结合AdaBoost时间序列预测，matlab代码，直接运行!
优化：LSTM隐藏单元数优化、初始学习率优化
通过AAMCWOA自动调整LSTM层的隐藏单元数，以找到最佳的隐藏单元数，从而提高模型的预测性能。
AAMCWOA优化初始学习率，以确保训练过程中的收敛速度和稳定性，从而避免过拟合或欠拟合。

图示含真实值，LSTM预测值，AAMCWOA优化LSTM-Adaboost预测值对比
图示误差值对比:真实值与预测值误差对比
预测误差对比图：LSTM与AAMCWOA-LSTM-Adaboost对比

AAMCWOA创新点
1.提出基于混沌映射和反向学习的思想生成初始化种群
2.增加一种非线性的收敛因子
3.增加一种动态惯性权值策略
4.增加模拟退火操作及自适应变异扰动

评价：包含评价指标MSE，预测值图示，误差对比图示，MSE误差图示
代码中文注释清晰，质量极高，赠送测试数据集，可以直接运行源程序。

程序设计

• 完整程序和数据获取方式私信博主回复AAMCWOA-LSTM-AdaBoost时序预测（Matlab）。

%  重构数据集
for i = 1: num_samples - kim - zim + 1
    res(i, :) = [reshape(X(i: i + kim - 1,:), 1, kim*or_dim), X(i + kim + zim - 1,:)];
end


% 训练集和测试集划分
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度


P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);

%  数据归一化
[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);

[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);