基于PSO粒子群优化的BiLSTM双向长短期记忆网络序列预测算法matlab仿真,对比BiLSTM和LSTM

1.算法运行效果图预览

(完整程序运行后无水印)

2.算法运行软件版本

matlab2022a/matlab2024b

3.部分核心程序

（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频）

figure;
plot(gb1,'-bs',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
 
xlabel('优化迭代次数');
ylabel('适应度值');
figure
plot(gb1,'linewidth',2);
grid on
xlabel('迭代次数');
ylabel('遗传算法优化过程');
legend('Average fitness');
X     = g1;
 
%bilstm
layers=bilstm_layer(bw_in,round(X(1)),round(X(2)),bw_out,X(3),X(4),X(5));
 
%参数设定
opts = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',10, ...
    'GradientThreshold',1,...
    'ExecutionEnvironment','cpu',...
    'InitialLearnRate',X(6), ...
    'LearnRateSchedule','piecewise', ...
    'LearnRateDropPeriod',2, ...   
    'LearnRateDropFactor',0.5, ...
    'Shuffle','once',...           
    'SequenceLength',1,...
    'MiniBatchSize',64,...
    'Verbose',1);
 
%网络训练
[net1,INFO] = trainNetwork(Xtrain,Ytrain,layers,opts);
 
Rmsev = INFO.TrainingRMSE;
figure;
plot(Rmsev)
xlabel('训练次数');
ylabel('RMSE');
%预测
for i = 1:length(Xtest)
    Ypred(i)  = net1.predict(Xtest(i));
end
 
figure
plot(Ypred,'r-')
hold on 
plot(Ytest','b-')
legend('预测值','实际值')
xlabel('时间(s)')
ylabel('负荷(KW)')
rmse = mean((Ypred(:)-Ytest(:)).^2);% 计算均方根误差
title(sprintf('PSO-biLSTM分析-RMSE=%.3f', rmse));
save R3.mat Ypred Ytest rmse Rmsev

4.算法理论概述

        在序列预测问题中，如气象数据预测、交通流量预测等，准确捕捉序列中的长期依赖关系和上下文信息是关键。双向长短期记忆网络（BiLSTM）能有效处理长序列数据，同时考虑序列的过去和未来信息，但BiLSTM的性能受其参数设置的影响较大。粒子群优化算法（PSO）是一种基于群体智能的优化算法，具有全局搜索能力强、收敛速度快等优点。将PSO应用于BiLSTM的参数优化，可以提高BiLSTM的序列预测性能。

       LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），旨在解决传统 RNN 在处理长序列时的梯度消失和梯度爆炸问题，从而更好地捕捉长序列中的长期依赖关系。其核心结构包含输入门、遗忘门、输出门以及记忆单元。

       BiLSTM 是在 LSTM 基础上发展而来，它通过同时向前和向后处理序列，能够更好地捕捉序列中的前后文信息，从而在序列预测任务中表现更优。BiLSTM 由一个前向 LSTM 和一个后向 LSTM 组成。

       这种结构使得 BiLSTM 能够同时利用序列的前文和后文信息，在处理需要全局信息的序列预测任务时具有明显优势。

       在本课题中，将pso应用于BiLSTM主要是为了优化BiLSTM的超参数，如学习率、隐藏层神经元数量等，以提升其预测性能。大致的步骤如下：

   1.随机初始化一群粒子的位置和速度，每个粒子的位置对应一组 BiLSTM 的参数。

   2.使用训练集对 BiLSTM 进行训练，并根据验证集的预测结果定义适应度函数。常见的适应度函数是均方误差（MSE）：

        PSO能够在参数空间中进行全局搜索，有助于找到更优的BiLSTM参数组合，避免陷入局部最优解。