这是我的第279篇原创文章。
一、引言
灰狼算法（GWO）是一种新型的优化算法，灵感来源于灰狼群体中的社会行为。在灰狼算法中，每只灰狼都有自己的位置和适应度值，通过模拟灰狼群体的行为来搜索最优解。将灰狼算法应用于优化LSTM网络的参数，可以帮助网络更快地收敛到最佳解。具体来说，我们可以将LSTM网络的参数作为灰狼的位置，将网络的性能作为适应度值，然后使用灰狼算法来搜索最优的参数组合。通过这种方式，我们可以提高LSTM网络的性能，加快模型训练的速度，并且更容易避免陷入局部最优解。下面是一个简单的步骤示例，演示如何使用GWO来优化LSTM的超参数。
二、实现过程
2.1 读取数据集
# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')
# 将日期列转换为日期时间类型
data['Month'] = pd.to_datetime(data['Month'])
# 将日期列设置为索引
data.set_index('Month', inplace=True)data：
2.2 划分数据集
# 拆分数据集为训练集和测试集
train_size = int(len(data) * 0.8)
train_data = data[:train_size]
test_data = data[train_size:]# 绘制训练集和测试集的折线图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(train_data, label='Training Data')
plt.plot(test_data, label='Testing Data')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Passenger Count')
plt.title('International Airline Passengers - Training and Testing Data')
plt.legend()
plt.show()共144条数据，8:2划分：训练集115，测试集29。
训练集和测试集：
2.3 归一化
# 将数据归一化到 0~1 范围
scaler = MinMaxScaler()
train_data_scaler = scaler.fit_transform(train_data.values.reshape(-1, 1))
test_data_scaler = scaler.transform(test_data.values.reshape(-1, 1))2.4 构造数据集
# 定义滑动窗口函数
def create_sliding_windows(data, window_size):X, Y = [], []for i in range(len(data) - window_size):X.append(data[i:i + window_size, 0:data.shape[1]])Y.append(data[i + window_size, 0])return np.array(X), np.array(Y)# 定义滑动窗口大小
window_size = 1
# 创建滑动窗口数据集
X_train, Y_train = create_sliding_windows(train_data_scaler, window_size)
X_test, Y_test = create_sliding_windows(test_data_scaler, window_size)
# 将数据集转换为 LSTM 模型所需的形状（样本数，时间步长，特征数）
X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], window_size, 1))
X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], window_size, 1))2.5 建立模型进行预测
ub = [51, 6, 0.055, 9]
lb = [50, 5, 0.05, 8]# 开始优化===========主程序================
Max_iter = 3 # 迭代次数
dim = 4 # 狼的寻值范围
SearchAgents_no = 5 # 寻值的狼的数量
Alpha_pos, Alpha_score = GWO(training, lb, ub, dim, SearchAgents_no, Max_iter)print('best_params is ', Alpha_pos)
print('best_precision is', Alpha_score)# 训练模型 使用GWO找到的最好的神经元个数
neurons1 = int(Alpha_pos[0])
neurons2 = int(Alpha_pos[1])
dropout = Alpha_pos[2]
batch_size = int(Alpha_pos[3])model = build_model(X_train, neurons1, neurons2, dropout)
history1 = model.fit(X_train, y_train, epochs=150, batch_size=batch_size, validation_split=0.2, verbose=1,callbacks=[EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=9, restore_best_weights=True)])# 使用 LSTM 模型进行预测
train_predictions = model.predict(X_train)
test_predictions = model.predict(X_test)best_params：
test_predictions：
2.6 预测效果展示
# 绘制测试集预测结果的折线图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(test_data, label='Actual')
plt.plot(list(test_data.index)[-len(test_predictions):], test_predictions, label='Predicted')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Passengers')
plt.title('Actual vs Predicted')
plt.legend()
plt.show()测试集真实值与预测值：
# 绘制原始数据、训练集预测结果和测试集预测结果的折线图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(data, label='Actual')
plt.plot(list(train_data.index)[look_back:train_size], train_predictions, label='Training Predictions')
plt.plot(list(test_data.index)[-(len(test_data)-look_back):], test_predictions, label='Testing Predictions')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Passenger Count')
plt.title('International Airline Passengers - Actual vs Predicted')
plt.legend()
plt.show()原始数据、训练集预测结果和测试集预测结果：
作者简介：
读研期间发表6篇SCI数据挖掘相关论文，现在某研究院从事数据算法相关科研工作，结合自身科研实践经历不定期分享关于Python、机器学习、深度学习、人工智能系列基础知识与应用案例。致力于只做原创，以最简单的方式理解和学习，关注我一起交流成长。需要数据集和源码的小伙伴可以关注底部公众号添加作者微信。
