目录

1.程序功能描述

2.测试软件版本以及运行结果展示

3.部分程序

4.算法理论概述

4.1 MPA算法初始化

4.2 MPA适应度计算

4.3 海洋记忆机制

4.4 MPA三阶段位置更新

4.5 涡流与食饵聚集区

4.6 LSTM模型构建与训练

5.完整程序

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1.程序功能描述

      基于海洋捕食者算法(Marine Predators Algorithm, MPA)优化的LSTM网络(MPA-LSTM)，核心是通过MPA算法自适应搜索LSTM的最优超参数(本程序中为LSTM隐藏层数量），解决LSTM超参数凭经验设置导致的预测精度不足问题，最终实现一维时间序列的高精度预测。

2.测试软件版本以及运行结果展示

MATLAB2024B版本运行

3.部分程序

% 加1是为了确保至少有1个神经元
NN=floor(Top_predator_pos)+1

% 定义LSTM神经网络结构
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(indim)             % 序列输入层，输入维度为indim
    lstmLayer(NN)                         % LSTM层，神经元数量为优化得到的NN
    reluLayer                             % ReLU激活函数层，增加非线性能力
    fullyConnectedLayer(outdim)           % 全连接层，输出维度为outdim
    regressionLayer];                     % 回归层，用于回归任务（输出连续值）

% 设置网络训练参数
options = trainingOptions('adam', ...    % 使用Adam优化器，适合深度学习训练
    'MaxEpochs', 240, ...                % 最大训练轮数为240
    'GradientThreshold', 1, ...          % 梯度阈值为1，防止梯度爆炸
    'InitialLearnRate', 0.004, ...       % 初始学习率为0.004
    'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...% 学习率调度方式为分段衰减
    'LearnRateDropPeriod', 60, ...       % 每60轮衰减一次学习率
    'LearnRateDropFactor',0.2, ...       % 学习率衰减因子为0.2（变为原来的20%）
    'L2Regularization', 0.01, ...        % L2正则化系数为0.01，防止过拟合
    'ExecutionEnvironment', 'cpu',...    % 使用GPU加速训练（需配置GPU支持）
    'Verbose', 0, ...                    % 不显示训练过程细节
    'Plots', 'none');       % 显示训练进度图表（损失变化等）

% 训练LSTM网络
[net,INFO] = trainNetwork(Pxtrain, Txtrain, layers, options);

% 使用训练好的网络进行预测
Dat_yc1  = predict(net, Pxtrain);  % 对训练数据进行预测（归一化尺度）
Dat_yc2  = predict(net, Pxtest);   % 对测试数据进行预测（归一化尺度）
 
% 将预测结果反归一化，恢复到原始数据范围
Datn_yc1 = mapminmax('reverse', Dat_yc1, Norm_O); 
Datn_yc2 = mapminmax('reverse', Dat_yc2, Norm_O); 

% 将细胞数组转换为矩阵（方便后续处理和分析）
Datn_yc1 = cell2mat(Datn_yc1);
Datn_yc2 = cell2mat(Datn_yc2);
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4.算法理论概述

       基于海洋捕食者算法(Marine Predators Algorithm, MPA)优化的LSTM网络(MPA-LSTM)，核心是通过MPA算法自适应搜索LSTM的最优超参数(本程序中为LSTM隐藏层神经元数量)，解决LSTM超参数凭经验设置导致的预测精度不足问题，最终实现一维时间序列的高精度预测。

LSTM：长短期记忆网络，通过输入门、遗忘门、输出门和细胞状态解决传统RNN的梯度消失问题，适合处理时间序列的长期依赖关系。

MPA：模拟海洋捕食者(如鲨鱼、金枪鱼)觅食行为的元启发式优化算法，通过三个阶段的位置更新和环境交互(涡流、食饵聚集区)搜索最优解，具有收敛速度快、全局搜索能力强的特点。

4.1 MPA算法初始化

初始化捕食者种群（待优化的LSTM超参数），设置算法核心参数。种群初始化公式：

4.2 MPA适应度计算

评估每个捕食者（超参数）的优劣，适应度函数为LSTM模型的预测误差（如MSE）。

4.3 海洋记忆机制

保留历史最优种群状态，避免算法陷入局部最优。记忆更新规则：若当前种群适应度差于历史记录，则恢复历史种群位置和适应度：

4.4 MPA三阶段位置更新

模拟捕食者不同觅食阶段的运动行为，更新种群位置，搜索最优超参数。首先定义核心变量：

探索阶段,模拟捕食者在广阔区域随机搜索猎物，位置更新公式：

开发阶段,平衡全局搜索与局部开发，分两类个体更新：

局部开发阶段,聚焦最优解附近精细搜索，公式：

4.5 涡流与食饵聚集区

模拟海洋环境对捕食者的影响，增强算法多样性，公式：

4.6 LSTM模型构建与训练

       用MPA优化得到的最优神经元数量构建LSTM，完成时间序列预测。用优化后的参数构建LSTM，利用LSTM的门控机制捕捉时间序列的长期依赖，完成一维时序数据的预测。

5.完整程序

VVV

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