培训中心网站建设论文,搜狗站长推送工具,怎样建设好网站,seo是什么工作内容回归预测 | MATLAB实现SO-CNN-BiLSTM蛇群算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测 目录 回归预测 | MATLAB实现SO-CNN-BiLSTM蛇群算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 Matlab实…回归预测 | MATLAB实现SO-CNN-BiLSTM蛇群算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测 目录 回归预测 | MATLAB实现SO-CNN-BiLSTM蛇群算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 Matlab实现SO-CNN-BiLSTM蛇群算法优化卷积双向长短期记忆网络多输入回归预测完整源码和数据) 1.Matlab实现SO-CNN-BiLSTM蛇群算法优化卷积双向长短期记忆网络(CNN-BiLSTM)多输入单输出回归预测完整源码和数据) 2.输入多个特征输出单个变量多输入单输出回归预测 3.多指标评价评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE等代码质量极高 4.蛇群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。 模型描述 SO-CNN-BiLSTM蛇群算法是一种用于预测的神经网络模型它结合了卷积神经网络CNN和双向长短期记忆神经网络BiLSTM的优点可以有效地捕捉数据中的长期依赖关系和局部特征。 在SO-CNN-BiLSTM蛇群算法中首先使用CNN对输入数据进行特征提取然后将提取到的特征序列输入到BiLSTM中进行建模。接着使用蛇群算法对模型进行优化以提高模型的预测精度和泛化能力。 多输入单输出回归预测是指模型接受多个输入序列例如多个传感器的数据然后预测一个输出序列例如气温或者股票价格等。这种模型在很多领域都有广泛的应用例如金融、气象、医疗等。 SO-CNN-BiLSTM蛇群算法可以应用于多输入单输出回归预测问题它可以处理多个输入序列并且能够捕获序列之间的依赖关系从而实现更准确的预测。在实际应用中可以根据具体的问题进行适当的参数调整和模型优化以获得最佳的性能。 基于卷积神经网络和双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络的深度学习网络结构。采用特征融合的方法,通过卷积网络提取出浅层特征与深层特征并进行联接,对特征通过卷积进行融合,将获得的矢量信息输入BiLSTM单元。 程序设计
完整源码和数据获取方式1私信博主同等价值程序兑换完整源码和数据下载方式2(资源处直接下载)MATLAB实现SO-CNN-BiLSTM蛇群算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测完整程序和数据下载方式3(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)MATLAB实现SO-CNN-BiLSTM蛇群算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测
%% 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
