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一、数据集 二、融合正余弦和柯西变异的麻雀搜索算法
麻雀搜索算法#xff08;Sparrow Search Algorithm, SSA#xff09;是一种新型的群体智能优化算法#xff0c;其灵感来源于麻雀觅食行为。为了提高算法的性能#xff0c;可以融合正余弦函数和柯西变…matlab R2024a以上
一、数据集 二、融合正余弦和柯西变异的麻雀搜索算法
麻雀搜索算法Sparrow Search Algorithm, SSA是一种新型的群体智能优化算法其灵感来源于麻雀觅食行为。为了提高算法的性能可以融合正余弦函数和柯西变异操作。正余弦函数有助于增强算法的全局搜索能力而柯西变异有助于避免陷入局部最优。以下是改进后的麻雀搜索算法的基本步骤
初始化种群 初始化种群包括位置和适应度值。
计算适应度值 计算每个个体的适应度值。
选择发现者和加入者 根据适应度值选择发现者Fitness前20%的个体和加入者其余个体。
更新发现者位置 使用正弦和余弦函数来更新发现者的位置以增加搜索空间的探索能力 更新加入者位置 加入者根据以下公式更新位置 变异操作 对部分个体进行柯西变异以增加种群的多样性避免陷入局部最优 评估适应度值 重新计算种群中每个个体的适应度值。
更新种群 根据适应度值更新种群。
终止条件 检查是否满足终止条件如达到最大迭代次数或适应度值达到预设阈值如果满足则结束算法否则返回步骤4。 三、CNN-BiLSTM网络
在时间序列预测中结合卷积神经网络CNN和双向长短期记忆网络BiLSTM的CNN-BiLSTM模型能够发挥各自的优势实现更高的预测准确性。
CNN擅长提取局部特征特别是空间特征。在时间序列预测中CNN可以用于捕捉时间序列中的局部模式和趋势。通过卷积操作可以有效地减少输入数据的维度同时保留重要特征。
LSTM是一种特殊的循环神经网络RNN能够捕捉长时间依赖关系适用于处理和预测基于时间的数据。双向LSTMBiLSTM进一步增强了这一能力它在两个方向上前向和后向处理序列数据捕捉到更多的上下文信息。 四、效果展示 五、代码获取
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% 参数设置
options0 trainingOptions(adam, ... % 优化算法AdamMaxEpochs, 300, ... % 最大训练次数GradientThreshold, 1, ... % 梯度阈值InitialLearnRate, 0.01, ... % 初始学习率LearnRateSchedule, piecewise, ... % 学习率调整LearnRateDropPeriod,100, ... % 训练100次后开始调整学习率LearnRateDropFactor,0.01, ... % 学习率调整因子L2Regularization, 0.002, ... % 正则化参数ExecutionEnvironment, cpu,... % 训练环境Verbose, 1, ... % 关闭优化过程Plots, none); % 画出曲线%% https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpmWlJ5y
