优化LSTM（鹈鹕POA-LSTM）

 LSTM的核心是记忆单元（Memory Cell），其中包含了一个遗忘门（Forget Gate）、输入门（Input Gate）和输出门（Output Gate）。遗忘门决定了前一时刻记忆的保留程度，输入门决定了当前时刻输入的重要程度，输出门则控制了输出的内容。

LSTM的流程如下：

1. 输入层接收序列数据，并通过全连接层传递给LSTM层。
2. LSTM层中，通过遗忘门、输入门和输出门对输入信息进行筛选、更新和输出。
3. 记忆单元根据遗忘门和输入门的控制，决定是否保留前一时刻的记忆，并将当前时刻的输入信息加入到记忆中。
4. 经过计算和更新后，输出门控制着记忆单元中的信息输出到下一层或最终输出层。
5. 根据网络的具体任务，在输出层进行适当的处理和预测

鹈鹕优化算法（Pelican Optimization Algorithm）是一种基于鹈鹕觅食行为的优化算法，用于解决优化问题。该算法模拟了鹈鹕觅食过程中的搜索行为和群体协作，以寻找最优解。

鹈鹕优化算法的原理如下：

初始化种群：随机生成一定数量的候选解（个体），每个个体代表一个潜在的解决方案。

评估适应度：根据问题的适应度函数，对每个个体进行评估，得到其适应度值。

个体行为更新：根据个体的当前位置和速度，计算其下一时刻的位置和速度，并更新个体的状态。

群体行为更新：根据个体之间的信息交流和合作，更新整个群体的状态。这包括通过觅食行为（Foraging Behavior）来搜索新的解空间，并通过交流行为（Communication Behavior）来分享信息和知识。​​​​​​​

重复迭代：重复进行个体和群体的行为更新，直到满足终止条件，如达到最大迭代次数或找到满意的解。​​​​​​​

输出最优解：根据最终种群中个体的适应度值，选择适应度最高的个体作为最优解。

鹈鹕优化法通过模拟鹈鹕觅食行为中的搜索和合作机制，以一种自适应的方式寻找最优解。个体之间通过搜索和信息交流来获取更多的解空间信息，从而提高整个群体的搜索效率和优化能力。

 鹈鹕优化算法优化lstm参数流程
以下是使用鹈鹕优化算法（Pelican Optimization Algorithm）来优化LSTM模型参数的基本流程：

1. 数据准备：首先，准备好用于训练和验证的数据集。将数据集划分为训练集和验证集，通常使用时间序列数据作为LSTM模型的输入。

2. 构建LSTM模型：使用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）构建LSTM模型。包括定义模型的结构、选择合适的激活函数、选择合适的损失函数等。

3. 定义适应度函数：根据LSTM模型的性能指标（如均方误差损失函数、准确率等），定义适应度函数。适应度函数的值越小越好。

4. 参数初始化：使用鹈鹕优化算法初始化LSTM模型的参数。初始化每个参数的取值范围，鹈鹕算法将根据这些范围内随机生成的初始参数进行优化。

5. 鹈鹕优化算法迭代：在每一代迭代中，通过计算适应度函数来评估当前最优参数的性能。然后，利用鹈鹕的独特搜索策略，更新参数值。

6. 终止条件：设置终止条件，例如达到最大迭代次数、适应度函数收敛等。

7. 模型评估和验证：使用验证集评估经过优化后的LSTM模型，计算性能指标（如准确率、均方误差等）来检验模型的性能。

8. 参数输出和应用：将经过优化的LSTM模型的参数保存下来，并应用于实际的预测任务中。

最终得到预测结果以预测为例图示

其中所优化的参数随迭代次数 的变化如图所示