【RF-SSA-LSTM】随机森林-麻雀优化算法优化时间序列预测研究（Python代码实现）-编程知识

【RF-SSA-LSTM】随机森林-麻雀优化算法优化时间序列预测研究（Python代码实现）

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

2.1 RF特征选择

2.2 LSTM预测

2.3 SSA-LSTM预测

2.4 MLP预测

2.5 几种算法比较

🎉3 参考文献

🌈4 Python代码实现

💥1 概述

参考文献：

RF：随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器

RF善于处理高维数据，特征遗失数据，和不平衡数据

（1）训练可以并行化，速度快

（2）对高维数据集的处理能力强，它可以处理成千上万的输入变量，并确定最重要的变量，因此被认为是一个不错的降维方法。

（3）在训练集缺失数据时依旧能保持较好的精度（原因：RF随机选取样本和特征；RF可以继承决策树对缺失数据的处理方式）

（4）泛化能力强，因为随机

麻雀搜索算法[18]是一种群体智能优化算法｡相对于 PSO[19]､蜻蜓､灰狼等智能优化算法,SSA 求解速率更快､迭代更少｡按照麻雀种群的分工不同划分为发现者､加入者和侦察者｡适应度高的麻雀作为发现者,为种群寻找食物丰富的区域并为加入者提供位置信息｡其位置更新如式(1)所示

本文采用的 LSTM 神经网络是循环神经网络的一种改进[20] ,主要是为了解决梯度爆炸､梯度消失[21]等问题而专门设计的, 可以有效保持较长时间的记忆,已经在智能化领域被广泛应用,在预测回归方面也取得了一些成果[22-23]｡单元结构图如图 3 所示。

LSTM 包含遗忘门､输入门和输出门[24] ,通过控制三个门的状态来更新细胞状态里的数据信息｡其计算过程如下:

📚2 运行结果

2.1 RF特征选择

2.2 LSTM预测

2.3 SSA-LSTM预测

2.4 MLP预测

2.5 几种算法比较

plt.rcParams['xtick.direction'] = 'in'
plt.rcParams['ytick.direction'] = 'in'
plt.figure(figsize=(7, 4))
# plt.subplot(2,2,1)
# plt.plot(data0,c='r', label='real')
# plt.plot(data2,c='b',label='pred')
# plt.ylabel('MLP')
# plt.legend()
#
# plt.subplot(2,2,2)
# plt.plot(data0,c='r', label='real')
# plt.plot(data3,c='b',label='pred')
# plt.ylabel('LSTM')
# plt.legend()
#
# plt.subplot(2,2,3)
# plt.plot(data0,c='r', label='real')
# plt.plot(data4,c='b',label='pred')
# plt.legend()
# plt.xlabel('time/h')
# plt.ylabel('SSA-LSTM')
#
# # In[7] 画图
# plt.subplot(2,2,4)
# plt.plot(data0,'-',label='real')
# plt.plot(data1,'-',label='SLP')
# plt.plot(data2,'-*',label='MLP')
# plt.plot(data3,'-*',label='LSTM')
# plt.plot(data4,'-*',label='SSA-LSTM')
plt.plot(data0,label='real')
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plt.grid()
plt.legend()
plt.xlabel('time/h')
plt.ylabel('Compare')
plt.show()

plt.rcParams['xtick.direction'] = 'in'
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# plt.subplot(2,2,1)
# plt.plot(data0,c='r', label='real')
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# plt.ylabel('MLP')
# plt.legend()
#
# plt.subplot(2,2,2)
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#
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# plt.xlabel('time/h')
# plt.ylabel('SSA-LSTM')
#
# # In[7] 画图
# plt.subplot(2,2,4)
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plt.xlabel('time/h')
plt.ylabel('Compare')
plt.show()