粒子群算法应用——LSTM神经网络优化

本篇文章使用粒子群算法寻找LSTM神经网络最优隐含层数和学习率等参数来改善性能。

粒子群算法详见：粒子群优化算法及应用-CSDN博客

LSTM神经网络详细教程可参考：神经网络之lstm-CSDN博客

本文公式描述部分来自：神经网络之lstm-CSDN博客

目录

1 LSTM基本原理

1.1 LSTM简介 

1.2 LSTM神经网络工作过程

2 优化思路

3 结果展示

关注私信我代码获取1 部分理论引用网络文献，若有侵权联系我整改！2 优化算法有关的可以找我合作！！！

1 LSTM基本原理

1.1 LSTM简介 

长短期记忆网络（LSTM，全称Long Short-Term Memory），是循环神经网络（RNN）的一种特殊形式，由Hochreiter和Schmidhuber两位科学家在1997年共同提出。LSTM的设计初衷是为了克服传统RNN在处理较长序列数据时面临的梯度消失或梯度爆炸难题。

1.2 LSTM神经网络工作过程

LSTM网络的核心机制在于其包含的三个门：遗忘门（负责决定信息的丢弃程度）、输入门（负责控制新信息的加入）以及输出门（负责决定信息的输出）。这些门通过自适应的方式灵活地控制信息的流动，使得LSTM能够有效地捕捉长期依赖信息。

2 优化思路

具体思路：找到最优隐含层数和学习率使适应度值误差函数最小。

%% 适应度函数
function fitness = fun(X,Input_train, Out_train)
%% 建立模型
X(1)=round(X(1));
layers = [... 
    sequenceInputLayer(size(Input_train, 1))               % 输入层
    lstmLayer(X(1))                % LSTM层
    reluLayer                                          % Relu激活层
    fullyConnectedLayer(size(Out_train, 1))               % 输出回归层
    regressionLayer];
%%参数设置
options = trainingOptions('adam', ...           % Adam 梯度下降算法
         'MaxEpochs', 30, ...                 % 最大训练次数 
         'InitialLearnRate', X(2), ...          % 初始学习率 
         'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...  % 学习率下降
         'LearnRateDropFactor', 0.1, ...        % 学习率下降因子 0.1
         'LearnRateDropPeriod', 10, ...        % 经过 400 次训练后学习率为 X(2)*0.1
         'Shuffle', 'every-epoch', ...          % 每次训练打乱数据集
         'Verbose', false);  
%%网络训练
net = trainNetwork(Input_train, Out_train, layers, options);
%%仿真测试
net = resetState(net);
[~, train_sim] = predictAndUpdateState(net, Input_train);
%%适应度值
error = sum(abs((train_sim - Out_train)));
fitness=error;
end

3 结果展示

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1 部分理论引用网络文献，若有侵权联系我整改！
2 优化算法有关的可以找我合作！！！