蛇群优化算法(Snake Optimizer,SO)由Fatma A. Hashim和Abdelazim G. Hussien于2022年提出,该算法思路新颖,快速高效,模拟了蛇的觅食和繁殖行为。SO具体原理参考如下链接:t.csdn.cn/OzexV 三、求解结果 本文中以6个无人机构成无人机集群,采用蛇优化算法SO同时规划五个无人机的路径,每个无人机的总成本
为了解决上述问题,本文提出了一种基于蛇群算法优化SO-biLSTM模型的风电预测方法。该方法的总体框架如图1所示。 该方法首先将风电数据进行预处理,然后将预处理后的数据输入到SO-biLSTM模型中进行训练。训练完成后,使用蛇群算法对SO-biLSTM模型的参数进行优化。最后,使用优化后的SO-biLSTM模型对风电出力进行预测。 📣...
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...
基本描述 1.Matlab实现SO-CNN-LSTM-MATT蛇群算法优化卷积神经网络-长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类预测,SO-CNN-LSTM-Multihead-Attention; 多头自注意力层 (Multihead-Self-Attention):Multihead-Self-Attention多头注意力机制是一种用于模型关注输入序列中不同位置相关性的机制。它通过计算每个位置与其...
1.蛇群算法(SO)优化回声状态网络做拟合回归预测,SO-ESN回归预测,多输入单输出模型(Matlab完整源码和数据)。 2.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。算法新颖小众,用的人很少,直接替换数据即可用 适合新手小白 注释清晰～ ...
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…
SO-RF算法的核心思想是通过蛇群算法来优化RF算法中的决策树构建过程。具体而言,SO-RF算法通过调整决策树的参数和结构,使其更好地适应风电数据的特点。蛇群算法通过模拟蛇群的行为,可以在搜索空间中找到较优的决策树结构和参数组合,从而提高风电数据回归预测的准确性和效率。
【摘要】 分类预测 | 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 介绍SO-LSSVM是一种结合了蛇群优化(Snake Optimizer, SO)与最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine, LSSVM)的分类预测方法。SO用于优化LSSVM的参数,以提高模型的分类性能。 应用使用场景图像分类医学诊断生...
针对不规则二维排样利用率和效率优化问题,提出了基于面积度和蛇群优化的二维不规则排样算法.首先,提出基于样片面积和排样次序乘积关系的面积度预处理方法,通过优化初始种群提高算法收敛速度.其次,提出基于四向切割的样片重叠检测方法,采用多边形分离判据解决样片重叠检测计算量大的问题,实现了样片重叠的快速检测.再者,提出...
蛇群算法(SO)优化长短期记忆神经网络的数据分类预测,SO-LSTM分类预测,多输入单输出模型。多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图