一、粒子群算法(PSO)简介 粒子群优化算法(PSO)是一种最优化算法,源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想:是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解. PSO的优势:在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。 目前已被广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域 二...
MATLAB实现PSO-CNN粒子群算法优化卷积神经网络的数据多输入单输出回归预测(Matlab完整程序和数据) 输入7个特征,输出1个,即多输入单输出; 运行环境Matlab2018及以上,运行主程序main即可,其余为函数文件无需运行,所有程序放在一个文件夹,data为数据集; 命令窗口输出RMSEP、MAE、R2、MAPE。 程序设计 %% 记录最佳参数 Bes...
步骤3:粒子群算法优化 在这一步中,我们使用粒子群算法优化网络模型的参数。 % 代码示例 % 定义适应度函数 fitness = @(x) trainCNN(x, X, Y, layers, options); % 粒子群算法优化 options = optimoptions('particleswarm', 'SwarmSize', 20); [x, fval] = particleswarm(fitness, 10, lb, ub, opt...
一、粒子群算法(PSO)简介 粒子群优化算法(PSO)是一种最优化算法,源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想:是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解. PSO的优势:在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。 目前已被广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域 二...
【分类预测】SSA-CNN-SVM麻雀算法优化卷积神经网络结合支持向量机多特征分类预测 492 -- 1:06 App 【分类预测】GAF-PCNN-MATT格拉姆角场和双通道卷积网络融合多头注意力机制多特征分类预测 1003 -- 0:11 App 【多维时序】PSO-LSTM-Attention粒子群算法优化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 1352...
基于粒子群算法优化卷积神经网络(PSO-CNN)的回归预测预测,多变量输入模型。优化参数为学习率,批大小batchsize,正则化参数,要求2018b及以上版本,matlab代码。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。代码参考:https://mbd.pub/o/
1.基于PSO-TCN-LSTM-Attention粒子群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,要求Matlab2023版以上,自注意力机制,一键单头注意力机制替换成多头注意力机制; 2.输入多个特征,输…
梯度消失和陷入局部最优解的问题,使网络收敛速度加快,准确率更高.方法包括:1)将表情数据集进行灰度归一化和尺度归一化的预处理;2)构造适用于表情识别的卷积神经网络;3)使用遗传算法中的交叉变异算法改进粒子群算法;4)使用改进的粒子群算法优化卷积神经网络参数;5)取预处理后表情数据集对优化后的卷积神经网络进行...
一种基于改进VMD-PSO-CNN-LSTM的短期电价预测方法 粒子群优化算法卷积神经网络长短时间记忆神经网络为了提升电价预测的准确性和预测模型的稳定性,提出一种基于改进VMD-PSO-CNN-LSTM的短期电价预测方法.首先,通过研究... 郭雪丽,华大鹏,包鹏宇,... - 《电力科学与技术学报》 被引量: 0发表: 2024年 加载更多0关...
摘要: 基于粒子群算法及卷积神经网络的防水涂料最优化方法,首先提出利用卷积神经网络来建立防水应用基础涂料比例配方,基材表面状态,涂层厚度,施工温度与标签值防水性能之间的函数关系。此外以防水涂料的性能目标,建立粒子群算法的适应函数,并以此作为基础条件,找到防水涂料的最优化设计参数及其粒子的范围最优位置。