网站站外推广的内外链接怎么做,关于网站建设论文的结束语,新建的wordpress没有注册,凡科如何开通网站建设时序预测 | MATLAB实现WOA-CNN-BiLSTM鲸鱼算法优化卷积双向长短期记忆神经网络时间序列预测 目录 时序预测 | MATLAB实现WOA-CNN-BiLSTM鲸鱼算法优化卷积双向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…时序预测 | MATLAB实现WOA-CNN-BiLSTM鲸鱼算法优化卷积双向长短期记忆神经网络时间序列预测 目录 时序预测 | MATLAB实现WOA-CNN-BiLSTM鲸鱼算法优化卷积双向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WOA-CNN-BiLSTM鲸鱼算法优化卷积双向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WOA-CNN-BiLSTM鲸鱼算法优化卷积双向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WOA-CNN-BiLSTM鲸鱼算法优化卷积双向长短期记忆神经网络时间序列预测同等价值程序兑换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)WOA-CNN-BiLSTM鲸鱼算法优化卷积双向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 鲸鱼算法Whale Optimization AlgorithmWOA是一种基于自然界中鲸鱼群体行为的优化算法可以用于解决优化问题。而卷积双向长短期记忆神经网络CNN-BiLSTM是一种结合了卷积神经网络CNN和双向长短期记忆神经网络BiLSTM的网络结构能够处理序列数据和空间数据,多输入单输出回归预测是指输入多个特征输出一个数值的回归问题。 下面是使用鲸鱼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的步骤 首先需要确定网络的结构包括卷积层、BiLSTM层、全连接层等。 然后需要定义适应度函数即网络在训练集上的预测误差。这里可以选择均方误根差RMSE作为适应度函数。 接下来可以使用鲸鱼算法进行参数优化。具体来说可以将CNN-BiLSTM网络的参数作为优化变量将适应度函数作为目标函数使用鲸鱼算法进行迭代优化直到目标函数收敛或达到预设的迭代次数。 在优化过程中需要设置好鲸鱼算法的参数包括优化正则化率、学习率、隐藏层单元数等。 最后可以使用优化后的CNN-BiLSTM网络进行多输入单输出回归预测。 需要注意的是鲸鱼算法虽然可以用于优化神经网络但并不是万能的也存在局限性。在使用鲸鱼算法进行优化时需要根据具体问题进行调参和优化以获得更好的优化效果。 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
