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一、程序及算法内容介绍：
基本内容：
亮点与优势：
二、实际运行效果：
三、算法介绍：
四、完整程序下载：
一、程序及算法内容介绍：
基本内容：
- 本代码基于Matlab平台编译，将MVO(多元宇宙算法)与CNN-LSTM（卷积-长短期记忆神经网络）结合，进行多输入数据时序预测
- 本例以电力系统负荷预测为例进行时序预测
- 输入训练的数据包含8个特征，1个响应值，即通过8个输入值预测1个输出值（多变量时序预测，个数可自行制定）
- 归一化训练数据，提升网络泛化性
- 通过MVO算法优化CNN-LSTM网络的学习率、卷积核个数、神经元个数参数，记录下最优的网络参数
- 训练LSTM网络进行回归预测，实现更加精准的预测
- 迭代计算过程中，自动显示优化进度条，实时查看程序运行进展情况
- 自动输出多种多样的的误差评价指标，自动输出大量实验效果图片
亮点与优势：
- 注释详细，几乎每一关键行都有注释说明，适合小白起步学习
- 直接运行Main函数即可看到所有结果，使用便捷
- 编程习惯良好，程序主体标准化，逻辑清晰，方便阅读代码
- 所有数据均采用Excel格式输入，替换数据方便，适合懒人选手
- 出图详细、丰富、美观，可直观查看运行效果
- 附带详细的说明文档（下图），其内容包括：算法原理+使用方法说明
二、实际运行效果：
三、算法介绍：
1. 多元宇宙优化算法（Multi-Verse Optimization，MVO）：多元宇宙优化算法基于白洞、黑洞和虫洞的概念，模拟了多元宇宙种群在这些天体共同作用下的运动行为。与其他群智能优化算法相似，MVO算法的优化过程分为两个阶段：探测和开采。在探测阶段，白洞和黑洞作用于宇宙种群的探索，而在开采阶段，虫洞作用于宇宙种群的开发和利用。算法实现： 具体实现中，多元宇宙优化算法首先初始化一个包含多个宇宙（解空间）的多元宇宙种群。然后，每个宇宙内部随机生成一些初始粒子，并使用粒子群算法等搜索方法来探索最优解。接着，将所有宇宙进行交换和融合操作，以在全局范围内搜索最优解。这个过程可以重复多次，直到达到预定的停止条件或最大迭代次数。
2. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）：是一类深度学习神经网络，主要应用于处理和分析具有网格结构数据，例如图像和视频。CNN的设计灵感来自生物学上对动物视觉系统的理解，尤其是视觉皮层的工作原理。CNN的主要特点包括：卷积层（CONV layer）： 通过卷积操作从输入数据中提取特征。卷积核在输入上滑动，对局部区域进行权重共享的卷积操作，以检测图像中的各种特征。池化层（Pooling layer）： 通过降采样操作减小特征图的空间尺寸，减少计算负担，同时保留重要信息。最大池化和平均池化是常用的池化操作。激活函数（Activation function）： 通常在卷积层之后使用，引入非线性，如ReLU（Rectified Linear Unit），以增加网络的表达能力。全连接层（Fully Connected layer）： 在提取特征后，通过全连接层将特征映射到输出层，用于分类或其他任务。多层网络结构： 典型的CNN由多个卷积层、池化层和全连接层构成，形成深层次的结构。深度网络能够学习更复杂的特征表示。
3. 长短期记忆神经网络（Long Short-Term Memory，LSTM）：是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），专门设计用来解决传统RNN中的长期依赖问题。传统RNN在处理长序列时容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题，导致难以捕捉长距离的依赖关系，而LSTM通过引入门控机制来解决这一问题。LSTM的核心结构包括细胞状态（cell state）和三个门：遗忘门（forget gate）、输入门（input gate）和输出门（output gate）。这些门控制着信息的流动，从而使得LSTM能够在长序列中保持信息的长期依赖性。具体来说，LSTM的运作机制如下：遗忘门：决定要从细胞状态中丢弃哪些信息。它通过考虑上一个时间步的输入和当前时间步的输入来决定丢弃的信息。输入门：决定要在细胞状态中添加哪些新的信息。它通过考虑上一个时间步的输入和当前时间步的输入来确定更新的内容。更新细胞状态：利用遗忘门和输入门的信息来更新细胞状态。输出门：决定基于当前的细胞状态输出什么。它通过考虑上一个时间步的输入和当前时间步的输入来确定输出的内容。
