算数优化算法AOA优化LSTM的神经元个数学习率迭代次数做多个特征变量输入单个因变量输出的拟合预测建模。 程序内注释详细直接替换数据就可以用。 程序可以出测试集的预测拟合图和线性拟合图以及优化的迭次收敛图可打印多种评价指标方便分析和模型评价。 程序是matlab语言需求版本是2020b及以上。 不会替换数据的可以免费指导替换数据无原理讲解。 想要的加好友我吧。当调参成了“炼丹”试试AOALSTM自动优化调参这事儿搞过机器学习的都懂——像在炼丹炉前守着火候多一克参数炸炉少一克效果拉胯。今天分享个用算数优化算法AOA自动优化LSTM超参数的实战代码直接把“炼丹”过程自动化。下面甩干货代码直接扒开看想换数据的文末找我。数据准备喂给模型的第一口饭先整一个能直接跑的数据结构输入输出对得上就行。这里假设你有N个特征列比如温度、湿度、风速最后一列是因变量比如PM2.5浓度。数据分训练集和测试集比例自己定。% 数据读取替换这里的数据路径 data readmatrix(你的数据.csv); inputData data(:, 1:end-1); % 前N列是特征 outputData data(:, end); % 最后一列是预测目标 % 划分训练集和测试集7:3分 trainRatio 0.7; [nSamples, ~] size(data); trainSize round(trainRatio * nSamples); XTrain inputData(1:trainSize, :); YTrain outputData(1:trainSize); XTest inputData(trainSize1:end, :); YTest outputData(trainSize1:end);参数优化AOA来当你的“炼丹童子”AOA的核心是动态调整搜索策略比遗传算法这类更“聪明”。这里要优化的参数包括LSTM的神经元个数、学习率、迭代次数。% AOA参数设置 maxIter 50; % 最大迭代次数 nPop 10; % 种群数量 lb [10, 0.001, 50]; % 下限[神经元数, 学习率, 迭代次数] ub [200, 0.1, 200]; % 上限 % 定义优化问题 problem.objective (x) fitnessLSTM(x, XTrain, YTrain, XTest, YTest); problem.vars_num 3; % 优化变量个数 problem.lb lb; problem.ub ub; % 启动AOA优化 [BestSol, BestCost] AOA(problem, nPop, maxIter);关键点解释fitnessLSTM是自定义的适应度函数内部用LSTM训练并返回测试集RMSE变量BestSol会保存最优的[神经元数, 学习率, 迭代次数]LSTM模型动态调整的网络结构在适应度函数里根据AOA给出的参数动态构建LSTM网络避免手动调参的麻烦。function rmse fitnessLSTM(OptVars, XTrain, YTrain, XTest, YTest) numFeatures size(XTrain, 2); % 特征数自动获取 numHiddenUnits round(OptVars(1)); % 神经元个数 learningRate OptVars(2); % 学习率 maxEpochs round(OptVars(3)); % 迭代次数 % 构建LSTM网络 layers [ ... sequenceInputLayer(numFeatures) lstmLayer(numHiddenUnits) fullyConnectedLayer(1) regressionLayer]; options trainingOptions(adam, ... MaxEpochs, maxEpochs, ... LearnRate, learningRate, ... Verbose, 0); % 不显示训练过程 % 训练并预测 net trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options); YPred predict(net, XTest); rmse sqrt(mean((YPred - YTest).^2)); % 计算RMSE end避坑指南输入数据格式要转置LSTM默认特征维在列方向Verbose0关闭训练输出避免刷屏结果可视化三张图搞定汇报训练完直接出图效果好坏一目了然。% 1. 预测值 vs 真实值测试集 figure; plot(YTest, b, LineWidth, 1.5); hold on; plot(YPred, r--, LineWidth, 1); legend(真实值, 预测值); title(测试集预测效果); % 2. 线性拟合图 figure; scatter(YTest, YPred); hold on; plot([min(YTest), max(YTest)], [min(YTest), max(YTest)], k--); xlabel(真实值); ylabel(预测值); title(预测值-真实值线性拟合); % 3. AOA收敛曲线 figure; plot(BestCost, r, LineWidth, 1.5); xlabel(迭代次数); ylabel(RMSE); title(AOA优化收敛过程);评价指标算数优化算法AOA优化LSTM的神经元个数学习率迭代次数做多个特征变量输入单个因变量输出的拟合预测建模。 程序内注释详细直接替换数据就可以用。 程序可以出测试集的预测拟合图和线性拟合图以及优化的迭次收敛图可打印多种评价指标方便分析和模型评价。 程序是matlab语言需求版本是2020b及以上。 不会替换数据的可以免费指导替换数据无原理讲解。 想要的加好友我吧。代码里内置了RMSE、MAE、R²的计算直接打印到命令行fprintf(测试集RMSE: %.4f\n, rmse); fprintf(R²: %.4f\n, 1 - sum((YTest - YPred).^2)/sum((YTest - mean(YTest)).^2));怎么用替换你的数据确保最后一列是因变量调整lb和ub定义你的参数范围运行等着收图数据不会换直接私我免费指导。代码在MATLAB 2020b上跑通低版本可能报错。最后说一句调参虽可自动化但特征工程才是真功夫。变量选得好AOALSTM才能起飞。