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 瞪羚优化算法初始化

4.2 GOA算法迭代优化

适应度(LSTM误差计算)

种群更新策略

探索与开发阶段的位置更新

种群扰动

4.3 最优参数LSTM模型构建与训练

5.完整程序

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1.程序功能描述

       GOA-LSTM是将瞪羚优化算法与长短期记忆网络 结合的时间序列预测模型。其逻辑是：利用GOA 的全局寻优能力，自适应优化LSTM的关键超参数(本代码中为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；再用优化后的LSTM网络学习时间序列的时序依赖特征，实现一维时间序列的精准预测。

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

       基于瞪羚优化算法（Gazelle Optimization Algorithm, GOA）优化的LSTM网络模型（GOA-LSTM）是一种融合智能优化算法与深度学习时序建模的混合预测模型。 该模型将LSTM的超参数作为GOA算法的优化变量，以LSTM模型的预测误差作为GOA的适应度函数，通过GOA 算法的全局搜索能力找到最优超参数组合，再用最优参数构建LSTM网络完成时间序列预测。

GOA-LSTM实现一维时间序列预测的步骤可分为GOA算法优化LSTM超参数、最优参数LSTM模型训练、预测与结果还原三个核心阶段，具体如下：

4.1 瞪羚优化算法初始化

GOA算法模拟瞪羚的捕食/逃逸行为，通过种群迭代搜索最优解，代码中初始化参数包括：

搜索空间：low=6（神经元数量下界）、high=40（神经元数量上界）；

优化维度：dim=1（仅优化 LSTM 隐藏层神经元数量）；

迭代参数：Tmax=30（最大迭代次数）、Npop=30（种群规模，即每次迭代的瞪羚个体数）；

种群初始化：生成初始种群gazelle（每行代表一个瞪羚个体，对应一个神经元数量候选值）；

4.2 GOA算法迭代优化

GOA算法通过“探索（Exploration）”和“开发（Exploitation）”两个阶段迭代更新种群，以最小化LSTM的预测误差为目标，找到最优神经元数量，迭代过程的核心数学逻辑与代码实现如下：

适应度(LSTM误差计算)

对每个瞪羚个体（神经元数量候选值），调用fobj函数（适应度函数）计算其对应的LSTM模型预测误差（如MSE），公式为：

种群更新策略

判断历史适应度是否更优，若历史适应度更优，则保留历史位置和适应度，避免种群退化.

探索与开发阶段的位置更新

GOA的核心创新在于融合Levy飞行（Levy）和布朗运动（Brownian）实现探索与开发的平衡，代码中通过r>0.5区分开发/探索阶段，核心公式如下：

种群扰动

为进一步提升种群多样性，代码中引入PSRs（Population Search Rate）策略（PSRs）：

4.3 最优参数LSTM模型构建与训练

以GOA优化得到的神经元数量NN为核心参数，构建LSTM网络并训练.

5.完整程序

VVV

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