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⛄ 内容介绍
随着大数据时代的到来，数据分类预测成为了许多领域中的重要任务。神经网络作为一种强大的机器学习模型，已经在数据分类预测中取得了很大的成功。其中，长短期记忆神经网络（LSTM）作为一种特殊的循环神经网络，在序列数据分类预测中表现出色。然而，LSTM模型的训练过程中存在一些问题，例如长期依赖和梯度消失等。为了解决这些问题，研究人员提出了许多改进的方法，其中一种是双向LSTM（BiLSTM）。
BiLSTM模型通过在LSTM模型的基础上增加反向传播的路径，能够更好地捕捉序列数据中的上下文信息。然而，BiLSTM模型的性能仍然受到许多因素的限制，例如初始权重的选择和模型结构的优化等。为了进一步提高BiLSTM模型的性能，本文提出了一种基于麻雀算法的优化方法，称为SSA-BiLSTM。
麻雀算法是一种基于仿生学的优化算法，其灵感来源于麻雀的觅食行为。该算法通过模拟麻雀在觅食过程中的行为，寻找全局最优解。在本文中，我们将麻雀算法应用于BiLSTM模型的训练过程中，以优化模型的权重和偏置参数。通过与传统的优化算法进行对比实验，我们发现SSA-BiLSTM在数据分类预测任务中取得了更好的性能。
为了验证SSA-BiLSTM的有效性，我们在几个公开数据集上进行了实验。实验结果表明，SSA-BiLSTM相比于传统的优化算法，能够更快地收敛到全局最优解，并且在数据分类预测任务中取得了更高的准确率和更低的误差率。此外，我们还对SSA-BiLSTM模型的参数进行了敏感性分析，结果显示该模型对于不同参数设置的变化具有较好的鲁棒性。
综上所述，本文提出了一种基于麻雀算法优化的双向长短期记忆神经网络（SSA-BiLSTM）用于数据分类预测任务。实验结果表明，SSA-BiLSTM在数据分类预测中具有较好的性能，并且对于不同参数设置的变化具有较好的鲁棒性。未来的研究可以进一步探索麻雀算法在其他机器学习任务中的应用，并且进一步优化SSA-BiLSTM模型的性能。
⛄ 部分代码
%_________________________________________________________________________%
% 麻雀优化算法 %
%_________________________________________________________________________%
function [Best_pos,Best_score,curve]=SSA(pop,Max_iter,lb,ub,dim,fobj)
ST = 0.6;%预警值
PD = 0.7;%发现者的比列，剩下的是加入者
SD = 0.2;%意识到有危险麻雀的比重
PDNumber = round(pop*PD); %发现者数量
SDNumber = round(pop*SD);%意识到有危险麻雀数量
if(max(size(ub)) == 1)
ub = ub.*ones(1,dim);
lb = lb.*ones(1,dim);
end
%种群初始化
X0=initialization(pop,dim,ub,lb);
X = X0;
%计算初始适应度值
fitness = zeros(1,pop);
for i = 1:pop
fitness(i) = fobj(X(i,:));
end
[fitness, index]= sort(fitness);%排序
BestF = fitness(1);
WorstF = fitness(end);
GBestF = fitness(1);%全局最优适应度值
for i = 1:pop
X(i,:) = X0(index(i),:);
end
curve=zeros(1,Max_iter);
GBestX = X(1,:);%全局最优位置
X_new = X;
for i = 1: Max_iter
BestF = fitness(1);
WorstF = fitness(end);
R2 = rand(1);
for j = 1:PDNumber
if(R2<ST)
X_new(j,:) = X(j,:).*exp(-j/(rand(1)*Max_iter));
else
X_new(j,:) = X(j,:) + randn()*ones(1,dim);
end
end
for j = PDNumber+1:pop
% if(j>(pop/2))
if(j>(pop - PDNumber)/2 + PDNumber)
X_new(j,:)= randn().*exp((X(end,:) - X(j,:))/j^2);
else
%产生-1，1的随机数
A = ones(1,dim);
for a = 1:dim
if(rand()>0.5)
A(a) = -1;
end
end
AA = A'*inv(A*A');
X_new(j,:)= X(1,:) + abs(X(j,:) - X(1,:)).*AA';
end
end
Temp = randperm(pop);
SDchooseIndex = Temp(1:SDNumber);
for j = 1:SDNumber
if(fitness(SDchooseIndex(j))>BestF)
X_new(SDchooseIndex(j),:) = X(1,:) + randn().*abs(X(SDchooseIndex(j),:) - X(1,:));
elseif(fitness(SDchooseIndex(j))== BestF)
K = 2*rand() -1;
X_new(SDchooseIndex(j),:) = X(SDchooseIndex(j),:) + K.*(abs( X(SDchooseIndex(j),:) - X(end,:))./(fitness(SDchooseIndex(j)) - fitness(end) + 10^-8));
end
end
%边界控制
for j = 1:pop
for a = 1: dim
if(X_new(j,a)>ub(a))
X_new(j,a) =ub(a);
end
if(X_new(j,a)<lb(a))
X_new(j,a) =lb(a);
end
end
end
%更新位置
for j=1:pop
fitness_new(j) = fobj(X_new(j,:));
end
for j = 1:pop
if(fitness_new(j) < GBestF)
GBestF = fitness_new(j);
GBestX = X_new(j,:);
end
end
X = X_new;
fitness = fitness_new;
%排序更新
[fitness, index]= sort(fitness);%排序
BestF = fitness(1);
WorstF = fitness(end);
for j = 1:pop
X(j,:) = X(index(j),:);
end
curve(i) = GBestF;
end
Best_pos =GBestX;
Best_score = curve(end);
end⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 朱彬如,万相奎,金志尧,等.运用双向长短期记忆模型的心拍分类算法[J].华侨大学学报:自然科学版, 2021.DOI:10.11830/ISSN.1000-5013.202007019.
[2] 王雨虹,王淑月,王志中,等.基于改进蝗虫算法优化长短时记忆神经网络的多参数瓦斯浓度预测模型研究[J].传感技术学报, 2021, 034(009):1196-1203.DOI:10.3969/j.issn.1004-1699.2021.09.009.
[3] 杨蓉,杨林,谭盛兰,等.基于遗传算法-优化长短期记忆神经网络的柴油机瞬态NOx排放预测模型研究[J].内燃机工程, 2022, 43(1):8.
[4] 陶传奇,王涛,黄志球.基于双向长短期记忆神经网络的软件缺陷预测方法及终端:CN202111384223.9[P].CN202111384223.9[2023-08-16].
[5] 徐先峰,黄刘洋,龚美.基于卷积神经网络与双向长短时记忆网络组合模型的短时交通流预测[J].工业仪表与自动化装置, 2020.DOI:10.3969/j.issn.1000-0682.2020.01.003.