网站安全证书存在问题,网站 建设 步骤,为什么网站不建议做充值功能,互联网营销方法有哪些时序预测 | MATLAB实现SO-CNN-LSTM蛇群算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测 目录 时序预测 | MATLAB实现SO-CNN-LSTM蛇群算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测预测效果基本介绍程序设计学习总结参考资料 预测效果 基本介绍 时序预测 | MATLAB实现SO-CNN-LSTM蛇群…时序预测 | MATLAB实现SO-CNN-LSTM蛇群算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测 目录 时序预测 | MATLAB实现SO-CNN-LSTM蛇群算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测预测效果基本介绍程序设计学习总结参考资料 预测效果 基本介绍 时序预测 | MATLAB实现SO-CNN-LSTM蛇群算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测运行环境Matlab2020b及以上。优化正则化率、学习率、隐藏层单元数。 1.MATLAB实现SO-CNN-LSTM蛇群算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测 2.单变量时间序列预测 3.多指标评价评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE等代码质量极高 4.鲸鱼算法优化参数为学习率隐含层节点正则化参数 5.excel数据方便替换运行环境2020及以上。 程序设计
完整源码和数据获取方式1私信博主回复SO-CNN-LSTM蛇群算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测完整程序和数据下载方式2(订阅《组合优化》专栏同时获取《组合优化》专栏收录的任意8份程序数据订阅后私信我获取)SO-CNN-LSTM蛇群算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测专栏外只能获取该程序。
%% 获取最优种群for j 1 : SearchAgentsif(fitness_new(j) GBestF)GBestF fitness_new(j);GBestX X_new(j, :);endend%% 更新种群和适应度值pop_new X_new;fitness fitness_new;%% 更新种群 [fitness, index] sort(fitness);for j 1 : SearchAgentspop_new(j, :) pop_new(index(j), :);end%% 得到优化曲线curve(i) GBestF;avcurve(i) sum(curve) / length(curve);
end%% 得到最优值
Best_pos GBestX;
Best_score curve(end);%% 得到最优参数
NumOfUnits abs(round( Best_pos(1,3))); % 最佳神经元个数
InitialLearnRate Best_pos(1,2) ;% 最佳初始学习率
L2Regularization Best_pos(1,1); % 最佳L2正则化系数
%
inputSize k;
outputSize 1; %数据输出y的维度
% 参数设置
opts trainingOptions(adam, ... % 优化算法AdamMaxEpochs, 20, ... % 最大训练次数GradientThreshold, 1, ... % 梯度阈值InitialLearnRate, InitialLearnRate, ... % 初始学习率LearnRateSchedule, piecewise, ... % 学习率调整LearnRateDropPeriod, 6, ... % 训练次后开始调整学习率LearnRateDropFactor,0.2, ... % 学习率调整因子L2Regularization, L2Regularization, ... % 正则化参数ExecutionEnvironment, gpu,... % 训练环境Verbose, 0, ... % 关闭优化过程SequenceLength,1,...MiniBatchSize,10,...Plots, training-progress); % 画出曲线学习总结 该算法的流程如下 数据预处理。将输入数据进行预处理如将牌型数据转化为数字、进行归一化、缺失值填充等操作。卷积网络。对输入数据进行卷积神经网络CNN处理提取其特征表示。LSTM网络。将卷积网络提取的特征序列输入长短期记忆神经网络LSTM将其转化为单一输出。输出LSTM网络的预测结果。 在该算法中卷积网络用于提取输入数据的特征LSTM网络将卷积网络提取的特征序列转化为单一输出并保留其时间序列信息从而能够更好地预测未来的结果。该算法的优化方法主要集中在卷积网络和LSTM网络两个阶段卷积网络优化。可以通过增加卷积网络的深度和宽度增加其表达能力提高对输入序列的特征提取能力。同时可以采用更好的激活函数和正则化方法如ReLU和Dropout以增加网络的非线性能力和泛化能力。 LSTM网络优化。可以通过增加LSTM网络的隐藏层大小和层数增加其表达能力和记忆能力提高对输入序列的建模能力。同时可以采用更好的门控机制和梯度裁剪方法如LSTM和Clip Gradient以增加网络的稳定性和泛化能力。 总之通过卷积神经网络和长短期记忆神经网络的结合可以对多输入单输出的回归预测任务进行建模和预测。其优化方法主要包括调整模型结构、优化损失函数和优化算法、融合多个数据源、增加数据预处理和增强、调整模型超参数等。通过这些优化方法可以提高模型的预测性能和泛化能力适应更广泛的应用场景。 参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm1001.2014.3001.5501 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm1001.2014.3001.5501
