基于Matlab的NGO-LSTM优化算法实现长短期记忆网络预测

资源摘要信息:"Matlab实现NGO-LSTM北方苍鹰算法优化长短期记忆网络多输入单输出回归预测" 本资源是一个关于如何使用Matlab实现基于北方苍鹰算法优化的长短期记忆网络（NGO-LSTM）进行多输入单输出（MISO）回归预测的完整案例。以下为详细知识点说明： 1. **Matlab编程环境**： - 此案例需要在Matlab 2018或更高版本的环境中运行。 - Matlab是MathWorks公司开发的一款高性能数值计算与可视化软件，广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发等领域。 2. **长短期记忆网络（LSTM）**： - LSTM是一种特殊的RNN（循环神经网络），能够学习长期依赖信息。 - LSTM通过引入门控机制来解决传统RNN在长序列数据上的梯度消失问题。 - 在本案例中，LSTM用于处理时间序列数据，并预测未来的变量值。 3. **多输入单输出（MISO）回归预测**： - 这是一种机器学习预测模型，输入是多个特征，输出是一个连续的数值。 - MISO模型能够处理多个输入变量，并基于这些输入预测一个输出变量。 4. **北方苍鹰优化算法（NGO）**： - NGO是一种启发式优化算法，由模拟北方苍鹰的飞行和捕食行为而得名。 - 该算法用于优化机器学习模型的超参数，例如学习率、隐藏层节点数和正则化参数。 - 通过优化，可以提高模型的预测性能和准确性。 5. **性能指标**： - MAE（平均绝对误差）：预测值与实际值差的绝对值的平均。 - MSE（均方误差）：预测值与实际值差的平方的平均。 - RMSEP（均方根误差）：MSE的平方根。 - R^2（决定系数）：表示模型预测值与实际值差异的指标，值越接近1表示模型拟合度越好。 - RPD（残差预测偏差）：表示模型预测精度的一个指标。 - MAPE（平均绝对百分比误差）：预测误差相对于实际值的平均百分比。 - 这些指标用于评估模型的性能。 6. **文件结构说明**： - **MainNGOLSTMNN.m**：程序的主文件，负责组织和运行整个预测流程。 - **fun.m**、**NGO.m**：辅助函数文件，提供算法实现或数据处理等功能。 - **NGO-LSTM数字.png**：图片文件，可能是用于展示网络结构、算法流程或实验结果的图表。 - **data.xlsx**：包含7个特征和1个变量的数据集，用于训练和测试NGO-LSTM模型。 7. **使用说明**： - 用户需要将所有文件放入同一个文件夹中，并确保Matlab环境配置正确。 - 在Matlab的命令窗口中运行主文件MainNGOLSTMNN.m，程序将自动执行数据预处理、模型训练、参数优化和性能评估等步骤。 - 程序运行结束后，用户可以在命令窗口中看到模型性能的各项指标，也可以根据需要对程序进行修改和扩展。 综上所述，此资源是一个综合了机器学习和优化算法的完整案例，通过Matlab平台，展示了一个复杂数据预测模型的构建、训练、优化和评估的整个流程。对于需要进行时间序列预测、多变量回归分析或者对NGO算法感兴趣的读者，这将是一个非常有参考价值的案例。