蛇优化算法分为两个阶段即全局探索或局部开发。探索代表了环境因素,即寒冷的地方和食物,在这种情况下,蛇只在周围寻找食物。对于开发,此阶段包括许多过渡阶段,以使全局更有效率。在食物可用但温度高的情况下,蛇只会专注于吃可用的食物。最后,如果食物可用并且该区域寒冷,则会导致交配过程的发生;交配过程有案例,战斗模...
1 简介 近年来,在工程和科学领域引入了几种元启发式算法来解决现实生活中的优化问题。在这项研究中,提出了一种新的受自然启发的元启发式算法,称为蛇优化器 (SO),以解决模仿蛇特殊交配行为的各种优化任务。如果存在的食物量足够且温度低,每条蛇(雄性/雌性)都会争夺最佳伴侣。这项研究在数学上模拟和模拟了觅食和...
时序预测 | MATLAB实现SO-CNN-LSTM蛇群算法优化卷积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SO-CNN-LSTM蛇群算法优化卷积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...
在实际应用中,基于蛇群算法优化极限学习SO-ELM实现风速回归预测有很多优势。首先,蛇群算法可以帮助我们找到更优化的模型参数,从而提高模型的预测性能。其次,极限学习机本身就具有快速的训练速度和良好的泛化能力,结合蛇群算法的优化,可以进一步提高模型的性能。另外,SO-ELM模型在处理大规模数据集时也具有很好的效果,这使...
1.Matlab实现SO-CNN-SVM蛇群算法优化卷积神经网络结合支持向量机多特征分类预测(完整源码和数据) 2.优化参数为:学习率,批量处理大小,正则化参数。 3.图很多,包括分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。 4附赠案例数据可直接运行main一键出图,注意程序和数据放在一个文件夹,运行环境为Matlab2020及以上。
1.Matlab实现Matlab实现SO-LSSVM蛇群算法优化最小二乘支持向量机多特征分类预测,运行环境Matlab2018b及以上; 2.输入12个特征,输出分4类,可视化展示分类准确率,可在下载区获取数据和程序内容。 3.算法优化LSSVM参数为:sig,gamma。 4.excel数据集,main为主程序,其他为函数文件,无需运行,分类效果如下: ...
1. 该资源是蛇优化算法(Snake Optimizer, SO)MATLAB代码。直接运行即可,23组基准测试函数,运行结果包括测试函数的三维空间示意图,收敛曲线,以及寻优的最小值和最优解。2.有问题请在评论区留言
时序预测 | Matlab实现SO-CNN-BiGRU蛇群算法优化卷积双向门控循环单元时间序列预测,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SO-CNN-BiGRU蛇群算法优化卷积双向门控循环单元时间序列预测; 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...
简介:基于蛇群算法求解多目标优化问题附matlab代码MOSO ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 更多Matlab仿真内容点击👇 智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统 ...
1.SO-CNN-SVM蛇群算法优化卷积神经网络-支持向量机的多变量回归预测 可直接运行Matlab; 2.评价指标包括: R2、MAE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。要求2021版本及以上。 3.蛇群算法SO优化的参数为:CNN的批处理大小、学习率、正则化系数,能够避免人工选取参数的盲目性,有效提高其预测精度。