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⛄ 内容介绍
在当今信息爆炸的时代，大数据的应用已经成为各个领域的关键。数据分类预测是其中一项重要的任务，它可以帮助我们理解和预测未来的趋势。为了提高数据分类预测的准确性和效率，研究者们一直在寻找新的方法和技术。
近年来，神经网络已经成为数据分类预测领域的热门技术。双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）是一种常用的神经网络模型，它能够有效地处理序列数据，并捕捉到序列中的长期依赖关系。然而，BiLSTM模型在处理大规模数据时往往会面临计算复杂度高和训练时间长的问题。
为了解决这个问题，研究者们提出了一种基于蛇群算法的优化方法，即SO-BiLSTM。蛇群算法是一种模拟蛇群行为的优化算法，它模拟了蛇群的觅食和迁徙行为，通过不断地优化神经网络的权重和偏置，来提高模型的性能。
SO-BiLSTM算法的核心思想是将蛇群算法应用于BiLSTM模型的训练过程中。首先，通过随机初始化蛇群的位置和速度，将其作为初始解。然后，根据蛇群的适应度评估函数，计算每个蛇的适应度值，并选择适应度最高的蛇作为当前最优解。接下来，通过更新蛇群的位置和速度，来寻找更好的解。最后，通过迭代的方式，不断优化神经网络的权重和偏置，直到达到收敛条件。
与传统的优化算法相比，SO-BiLSTM算法具有以下优势。首先，蛇群算法能够有效地搜索解空间，并找到全局最优解。其次，SO-BiLSTM算法能够减少训练时间和计算复杂度，提高模型的性能。最后，SO-BiLSTM算法还能够自适应地调整蛇群的位置和速度，以适应不同的数据集和问题。
为了验证SO-BiLSTM算法的有效性，研究者们进行了一系列的实验。实验结果表明，SO-BiLSTM算法在多个数据集上都取得了优于传统方法的分类预测准确率。同时，SO-BiLSTM算法还能够在较短的时间内收敛，从而节省了训练时间。
综上所述，基于蛇群算法优化双向长短期记忆神经网络 SO-BiLSTM的数据分类预测是一种非常有效的方法。它能够提高数据分类预测的准确性和效率，并在实际应用中取得了良好的效果。未来，我们可以进一步研究和探索蛇群算法在其他神经网络模型和任务中的应用，以推动数据分类预测技术的发展。
⛄ 部分代码
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% Snake Optimizer (SO) source codes version 1.0 %
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% Developed in MATLAB R2021b %
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% Author and programmer: Fatma Hashim & Abdelazim G. Hussien %
% %
% e-Mail: fatma_hashim@h-eng.helwan.edu.eg %
% abdelazim.hussien@liu.se %
% aga08@fayoum.edu.eg %
% %
% %
% Main paper: Fatma Hashim & Abdelazim G. Hussien %
% Knowledge-based Systems %
% in press, %
% DOI: 10.1016/j.knosys.2022.108320 %
% %
%___________________________________________________________________%
function [fval,Xfood, gbest_t] = SO(N,T, dim,lb,ub,fobj)
%initial
vec_flag=[1,-1];
Threshold=0.25;
Thresold2= 0.6;
C1=0.5;
C2=.05;
C3=2;
X=lb+rand(N,dim)*(ub-lb);
for i=1:N
fitness(i)=fobj(X(i,:));
end
[GYbest, gbest] = min(fitness);
Xfood = X(gbest,:);
%Diving the swarm into two equal groups males and females
Nm=round(N/2);%eq.(2&3)
Nf=N-Nm;
Xm=X(1:Nm,:);
Xf=X(Nm+1:N,:);
fitness_m=fitness(1:Nm);
fitness_f=fitness(Nm+1:N);
[fitnessBest_m, gbest1] = min(fitness_m);
Xbest_m = Xm(gbest1,:);
[fitnessBest_f, gbest2] = min(fitness_f);
Xbest_f = Xf(gbest2,:);
for t = 1:T
Temp=exp(-((t)/T)); %eq.(4)
Q=C1*exp(((t-T)/(T)));%eq.(5)
if Q>1 Q=1; end
% Exploration Phase (no Food)
if Q<Threshold
for i=1:Nm
for j=1:1:dim
rand_leader_index = floor(Nm*rand()+1);
X_randm = Xm(rand_leader_index, :);
flag_index = floor(2*rand()+1);
Flag=vec_flag(flag_index);
Am=exp(-fitness_m(rand_leader_index)/(fitness_m(i)+eps));%eq.(7)
Xnewm(i,j)=X_randm(j)+Flag*C2*Am*((ub-lb)*rand+lb);%eq.(6)
end
end
for i=1:Nf
for j=1:1:dim
rand_leader_index = floor(Nf*rand()+1);
X_randf = Xf(rand_leader_index, :);
flag_index = floor(2*rand()+1);
Flag=vec_flag(flag_index);
Af=exp(-fitness_f(rand_leader_index)/(fitness_f(i)+eps));%eq.(9)
Xnewf(i,j)=X_randf(j)+Flag*C2*Af*((ub-lb)*rand+lb);%eq.(8)
end
end
else %Exploitation Phase (Food Exists)
if Temp>Thresold2 %hot
for i=1:Nm
flag_index = floor(2*rand()+1);
Flag=vec_flag(flag_index);
for j=1:1:dim
Xnewm(i,j)=Xfood(j)+C3*Flag*Temp*rand*(Xfood(j)-Xm(i,j));%eq.(10)
end
end
for i=1:Nf
flag_index = floor(2*rand()+1);
Flag=vec_flag(flag_index);
for j=1:1:dim
Xnewf(i,j)=Xfood(j)+Flag*C3*Temp*rand*(Xfood(j)-Xf(i,j));%eq.(10)
end
end
else %cold
if rand>0.6 %fight
for i=1:Nm
for j=1:1:dim
FM=exp(-(fitnessBest_f)/(fitness_m(i)+eps));%eq.(13)
Xnewm(i,j)=Xm(i,j) +C3*FM*rand*(Q*Xbest_f(j)-Xm(i,j));%eq.(11)
end
end
for i=1:Nf
for j=1:1:dim
FF=exp(-(fitnessBest_m)/(fitness_f(i)+eps));%eq.(14)
Xnewf(i,j)=Xf(i,j)+C3*FF*rand*(Q*Xbest_m(j)-Xf(i,j));%eq.(12)
end
end
else%mating
for i=1:Nm
for j=1:1:dim
Mm=exp(-fitness_f(i)/(fitness_m(i)+eps));%eq.(17)
Xnewm(i,j)=Xm(i,j) +C3*rand*Mm*(Q*Xf(i,j)-Xm(i,j));%eq.(15
end
end
for i=1:Nf
for j=1:1:dim
Mf=exp(-fitness_m(i)/(fitness_f(i)+eps));%eq.(18)
Xnewf(i,j)=Xf(i,j) +C3*rand*Mf*(Q*Xm(i,j)-Xf(i,j));%eq.(16)
end
end
flag_index = floor(2*rand()+1);
egg=vec_flag(flag_index);
if egg==1;
[GYworst, gworst] = max(fitness_m);
Xnewm(gworst,:)=lb+rand*(ub-lb);%eq.(19)
[GYworst, gworst] = max(fitness_f);
Xnewf(gworst,:)=lb+rand*(ub-lb);%eq.(20)
end
end
end
end
for j=1:Nm
Flag4ub=Xnewm(j,:)>ub;
Flag4lb=Xnewm(j,:)<lb;
Xnewm(j,:)=(Xnewm(j,:).*(~(Flag4ub+Flag4lb)))+ub.*Flag4ub+lb.*Flag4lb;
y = feval（fobj,Xnewm(j,:));
if y<fitness_m(j)
fitness_m(j)=y;
Xm(j,:)= Xnewm(j,:);
end
end
[Ybest1,gbest1] = min(fitness_m);
for j=1:Nf
Flag4ub=Xnewf(j,:)>ub;
Flag4lb=Xnewf(j,:)<lb;
Xnewf(j,:)=(Xnewf(j,:).*(~(Flag4ub+Flag4lb)))+ub.*Flag4ub+lb.*Flag4lb;
y = feval（fobj,Xnewf(j,:));
if y<fitness_f(j)
fitness_f(j)=y;
Xf(j,:)= Xnewf(j,:);
end
end
[Ybest2,gbest2] = min(fitness_f);
if Ybest1<fitnessBest_m
Xbest_m = Xm(gbest1,:);
fitnessBest_m=Ybest1;
end
if Ybest2<fitnessBest_f
Xbest_f = Xf(gbest2,:);
fitnessBest_f=Ybest2;
end
if Ybest1<Ybest2
gbest_t(t)=min(Ybest1);
else
gbest_t(t)=min(Ybest2);
end
if fitnessBest_m<fitnessBest_f
GYbest=fitnessBest_m;
Xfood=Xbest_m;
else
GYbest=fitnessBest_f;
Xfood=Xbest_f;
end
end
fval = GYbest;
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.
