布谷鸟算法优化lstm回归预测matlab

布谷鸟算法是一种基于大自然中布谷鸟群体行为的优化算法，可以应用于求解非线性、非凸、多峰等优化问题。在LSTM回归预测中，可以使用布谷鸟算法来寻找最优的LSTM模型参数组合，以提高预测准确率和稳定性。

以下是使用布谷鸟算法优化LSTM回归预测的MATLAB代码示例：

% 加载数据
data = load('data.mat');
X = data.X;
Y = data.Y;

% 定义LSTM模型
net = layrecnet(1, 10);
net.trainFcn = 'trainlm';
net.performFcn = 'mse';

% 定义优化参数
params = [0.01, 0.1, 1, 10];  % 学习率
min_max_range = [-5, 5];  % 参数取值范围
n_birds = 30;  % 鸟群数量
n_iterations = 100;  % 迭代次数

% 初始化布谷鸟群体
birds = init_birds(n_birds, length(params), min_max_range);

% 迭代优化过程
for i = 1:n_iterations
    % 计算适应度函数值
    fitness_values = calculate_fitness(net, X, Y, birds, params);
    
    % 更新全局最优解
    [global_best_fitness, global_best_bird] = min(fitness_values);
    global_best_params = birds(global_best_bird, :);
    
    % 更新每个布谷鸟的位置和速度
    for j = 1:n_birds
        birds(j, :) = update_bird_position(birds(j, :), global_best_params, min_max_range);
    end
end

% 训练LSTM模型
net = train(net, X, Y);

% 预测结果
Y_pred = net(X);

% 计算预测误差
mse = mean((Y - Y_pred).^2);

其中，`init_birds`函数用于初始化布谷鸟群体，`calculate_fitness`函数用于计算适应度函数值，`update_bird_position`函数用于更新每个布谷鸟的位置和速度。在迭代优化过程中，根据全局最优解更新每个布谷鸟的位置和速度，以逐步靠近最优解。最终，使用训练好的LSTM模型进行预测，并计算预测误差。