基于GA-TCN-LSTM-Attention遗传算法优化时间卷积长短期记忆神经网络融合注意力机制多变量时间序列预测1.MATLAB完整源码和数据纯手工制作,代码质量极高,注释清晰,excel数据,方便替换2.输入多个特征,输出单个变量,考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测;3.data为数据
基于GA-LSTM遗传算法优化长短期记忆神经网络多输入多输出预测MATLAB完整源码和数据获取:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpWbm5pv代码质量极高,纯手工制作,非工具箱导出,excel数据,方便替换1.data为数据集,输入10个特征,输出3个变量2.main.m为程序主文件,其他为函数文
这个资源是一种结合了遗传算法(Genetic Algorithm, GA)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)的优化策略,用于改进时间序列预测。GA-LSTM模型在此项目中被用来自动调整关键参数,如学习率、隐藏层节点个数和正则化参数。这些参数对于LSTM网络的性能至关重要,因为它们影响模型的训练过程和预测能力。 218年或...
摘要: 该文提出一种基于遗传算法优化的长短时记忆神经网络模型(GA-LSTM).该模型在LSTM神经网络的基础上应用遗传算法对窗宽及参数进行寻优,提高了期货价格预测的精确度,防止陷入局部最优.实验针对期货市场价格的复杂,非线性时间序列数据进行建模预测.通过结果发现模型预测效果良好,具有普遍适用性.关键词:...
【摘要】针对加油站销量波动大且非线性特征明显,使用传统时间序列的预测模型无法满足实际预测需求的情况,提出基于遗传算法(GA)和长短记忆神经网络(LSTM)的销量组合预测模型,在原始数据的基础上加入温度、天气、油价、星期、节假日特征进行辅助预测,对文本类数据使用One-hot编码并使用Embedding降维,采用遗传算法求得LSTM模型...
下面是基于GA-BP遗传算法优化BP神经网络进行多维时序预测研究的一般步骤: 1. 收集并预处理相关的多维时序数据集。这些数据集应包括时间序列数据和对应的多维特征或输出。 2. 设计BP神经网络的结构,包括输入层、隐藏层和输出层。对于时间序列预测,可以使用循环神经网络(RNN)或长短期记忆(LSTM)网络等具有记忆性质的神经...
基于遗传算法(GA)优化双向长短期记忆网络(GA-BILSTM)的时间序列预测。 301 -- 0:45 App 基于时间卷积网络TCN时间序列预测,TCN单变量预测模型,单输入单输出模型。 98 -- 0:17 App 基于遗传算法优化随机森林(GA-RF)的时间序列预测。 287 -- 2:23 App 基于贝叶斯(bayes)优化卷积神经网络-门控循环单元(CNN-...
基于混合遗传算法-蚁群算法优化随机森林回归预测(GA-ACO-RFR)MATLAB代码,可以读取EXCEL数据。(电厂运行数据为例)代码参考:https://mbd.pub/o/bread/mbd-Y5aZm55u, 视频播放量 3052、弹幕量 0、点赞数 35、投硬币枚数 19、收藏人数 128、转发人数 3, 视频作者 算法_Jac