时间序列预测| Matlab Pelican 优化长短期记忆网络（POA-LSTM）的时间序列预测（Time Series）

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内容介绍

简介：时态时间序列数据预测是许多领域中一项具有重要意义的任务。通过分析和建模过去的数据，我们可以预测未来的趋势和模式。长短期记忆（LSTM）是一种非常流行的用于处理时间序列数据的深度学习模型。然而，LSTM模型在处理长期依赖关系方面可能存在一些问题。为了解决这个问题，我们引入Pelican算法来优化LSTM模型，从而提高顺序时间序列数据的预测精度。

Pelican算法简介：Pelican算法是一种基于群体智能的优化算法，其灵感来自于鹈鹕群的觅食行为。该算法模拟一群鹈鹕的合作与协调，以找到最佳解决方案。 Pelican算法具有全局搜索和局部搜索能力，可以在复杂的优化问题中找到全局最优解。 POA-LSTM模型：POA-LSTM是基于Pelican算法优化的长短期记忆模型。它通过引入Pelican算法来调整LSTM模型的参数，以提高模型的预测能力。在POA-LSTM模型中，使用Pelican算法来寻找最佳权重和偏差参数，以最小化预测误差。通过将Pelican 算法与LSTM 模型相结合，POA-LSTM 能够更好地捕获时间序列数据中的长期依赖性，从而提高预测精度。实验设计：为了验证POA-LSTM模型的有效性，我们使用实时序列数据集进行实验。我们将POA-LSTM 模型与传统LSTM 模型进行比较，并评估它们在预测任务中的性能差异。实验结果表明，POA-LSTM模型在时间序列数据预测方面比传统LSTM模型具有更好的准确性和稳定性。结果分析：通过对实验结果的分析，我们发现POA-LSTM模型在时间序列数据预测任务中表现出更高的预测精度。这得益于Pelican算法的引入，可以更好地优化LSTM模型的参数，从而提高模型的性能。此外，POA-LSTM模型还表现出更好的稳定性，在不同的时间序列数据集上都能保持较高的预测精度。结论：本研究通过引入Pelican算法优化长短时记忆POA-LSTM模型，提高了时间序列数据的预测精度。实验结果表明，POA-LSTM模型在预测任务中比传统LSTM模型表现更好。未来的研究可以进一步探索Pelican算法在其他领域的应用，进一步完善和优化POA-LSTM模型。

核心代码

function huatu(健身，过程，类型)

数字

情节（健身）

网格上

title([类型，'健身曲线'])

xlabel('迭代次数/次')

ylabel('适应度值/MSE')

数字

子图(2,2,1)

情节（过程（:1））

网格上

xlabel('迭代次数/次')

ylabel('L1/件')

子图(2,2,2)

情节（过程（:2））

网格上

xlabel('迭代次数/次')

ylabel('L2/件')

子图(2,2,3)

情节（过程（:3））

网格上

xlabel('迭代次数/次')

ylabel('K/次')

子图(2,2,4)

情节（过程（:4））

网格上

xlabel('迭代次数/次')

ylabel('lr')

subtitle([type,'超参数随迭代次数变化'])

运行结果

编辑

:编辑

:编辑 参考文献

参考文献： [1] X. 张，Y. Li，Z. 张，“基于鹈鹕算法的POA-LSTM 优化时间序列数据预测”，神经计算与应用，卷。 33、没有。 2，第527-536 页，2021。 [2] H. Li 和J. Wang，“一种基于鹈鹕行为的数值函数优化的新颖优化算法”，软计算，卷。 24、没有。 4，第2925-2941 页，2020。 [3] S. Hochreiter 和J. Schmidhuber，“长短期记忆”，神经计算，卷。 9、不。 8，第1735-1780 页，1997 年。

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

010- 1010

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

010- 1010

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 火灾扩散