牛顿-拉夫逊优化算法(Newton-Raphson-based optimizer, NBRO)是一种新型的元启发式算法(智能优化算法),该成果由Sowmya等人于2024年2月发表在中科院2区Top SCI期刊《Engineering Applications of Artificial Int…
一. 牛顿-拉斐尔优化器(Newton-Raphson-based optimizer, NRBO) 摘要:本文提出并发展了一种新的元启发式算法——基于牛顿-拉斐尔的优化器(NRBO)。NRBO受到Newton-Raphson方法的启发,它使用两个规则来探索整个搜索过程:Newton-Raphson搜索规则(NRSR)和陷阱避免算子(TAO),并使用几组矩阵来进一步探索最佳结果。NRSR采...
(创新)NRBO-GMM聚类优化算法,牛顿-拉夫逊优化算法优化GMM高斯混合聚类优化算法完整代码链接:https://mbd.pub/o/bread/mbd-Zp6WmZlumatlab2023b语言,一键出图,直接运行1.牛顿-拉夫逊优化算法(Newton-Raphson-based optimizer, NRBO)是一种新型的元启发式算法(智能优化算
基于牛顿拉夫逊算法优化长短期记忆网络结合注意力机制(NRBO-LSTM-SEAttention)的多变量时序预测 (多输入单输出)Matlab代码 [24年算法]采用北半球真实功率数据作为数据集 程序已经调试好,无需更改代码替换数据集即可运行!!!数据格式为excel! NRBO优化的超参数为:隐藏层节点数、正则化系数、初始化学习率 1.牛顿-拉夫...
需要注意的是,牛顿-拉夫逊优化算法是一种局部优化算法,它只能找到目标函数的局部最优解。因此,在使用牛顿-拉夫逊优化算法时,需要注意以下几点: 1.选择合适的初始点:初始点的选择对算法的收敛性和最终的优化结果有很大的影响。一般来说,初始点应该尽量靠近目标函数的最优解。 2.检查海森矩阵的正定性:海森矩阵的正定...
牛顿-拉夫逊优化算法（NRBO），作为2024年新兴的智能优化算法，由Sowmya等人在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》期刊上发表。尽管算法尚处于早期阶段，但其独特的搜索策略和性能潜力值得关注。NRBO结合了向量集和NRSR、TAO等算子，利用NRM进行搜索区域定义，通过种群初始化在可行区域探索。
【24年新算法】NRBO-CNN-BILSTM-Attention多变量回归预测,基于牛顿-拉夫逊优化算法(NRBO)优化卷积神经网络(CNN)-双向长短期记忆神经网络(BILSTM)-注意力机制(Attention)的多变量回归预测(可更换为分类/时许预测,具体私聊),Matlab代码,可直接运行。1.受到Newton-Raphson
NRBO-XGBoost基于牛顿-拉夫逊优化算法优化XGBoost的数据分类预测,+交叉验证,可直接运行,调用C语言工具箱,Maltab语言。1.多输入单输出分类,也可以做成回归或时序预测,利用牛顿-拉夫逊优化算法优化NRBO优化XGBoost的三个参数,分别为树深度、迭代次数、学习率,避免人工
1.Matlab实现 [24年新算法]NRBO-XGBoost回归+交叉验证基于牛顿拉夫逊优化算法-XGBoost多变量回归预测; 2.运行环境为Matlab2021b; 3.data为数据集,excel数据,输入多个特征,输出单个变量,多变量回归预测; main.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; ...
基于牛顿拉夫逊算法优化完全自适应噪声集合经验模态分解(NRBO-CEEMDAN)的数据分解方法 可直接替换Excel运行 包括频谱图 适合新手小白 Matlab语言 NRBO优化白噪声幅值权重Nstd和噪声添加次数NE 适应度函数为最小包络熵 NRBO-CEEMDAN分解结果可以excel格式自动导出main所在的文件夹内容 ...