霜冰优化算法CNN LSTM 霜冰优化算法寻优原理 第二周:优化算法 2.0 重点 2.1 Mini-batch 梯度下降法 2.2 理解Mini-batch梯度下降法 Batch和Mini-batch在Cost图像上的区别 分类 Mini-Batch大小的选择 2.3 指数加权平均(Exponentially Weighted Avg) Python模拟: 2.4 ⚠
霜冰优化算法(RIME)是一种新型的元启发式算法(智能优化算法),灵感来源于模拟霜冻冰的形成过程。不同于以往的动物园算法,该算法基于自然现象,同时改进了贪婪选择机制,以实现探索和开发行为的优化!该成果由Su Hang于2023年5月发表在SCI二区Top期刊《Neurocomputing》上! 谷歌学术上引用量显示,该算法仅发表一年多,被...
利用该高创新算法对CNN-LSTM-Attention时序和空间特征结合-融合注意力机制的回归预测程序代码中的超参数进行优化,功能包括:1、多变量特征输入,单序列变量输出,输入前一天的特征,实现后一天的预测,超前24步预测。2、通过霜冰优化算法优化学习率、卷积核大小、神经元个数3个关键参数,以最小MAPE为目标函数。3、提供损失...
霜冰优化算法的独特之处在于模拟霜冰的形成和融化等特性。在算法运行过程中,会有一个类似温度的参数。随着算法的迭代,这个温度会逐渐降低,就像现实中温度降低会导致霜冰形成一样。当温度降低到一定程度时,部分粒子会发生“冻结”现象,即其位置被固定,不再更新。这模拟了霜冰在低温下稳定的状态。 而在某些情况下,...
1.Matlab实现RIME-Transformer-LSTM多变量回归预测,霜冰算法(RIME)优化Transformer-LSTM组合模型(程序可以作为JCR一区级论文代码支撑,目前尚未发表); 2.优化参数为:学习率,隐含层节点,正则化参数,运行环境为Matlab2023b及以上; 3.data为数据集,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...
因此,我们提出了一种新的方法,即RIME-CNN-SVM。这种方法首先使用雾凇算法对CNN进行优化。雾凇算法是一种启发式算法,受到自然界中雾凇现象的启发。它模拟了雾凇的形成过程,通过优化网络权重和偏差来提高CNN的性能。通过使用雾凇算法优化的CNN,我们可以提取更准确和有用的特征。
RIME-CNN-BILSTM-multihead-Attention霜冰算法优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合多头注意力机制多维时序预测,多变量输入模型。matlab代码,2021b及其以上。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/bread/ZZqUl5tq RIME-CNN-LSTM-multihead-...
创新|霜冰优化算法+卷积神经网络+注意力机制+LSTM 高创新,预测方向小论文有救了!霜冰优化算法+卷积神经网络+注意力机制+LSTM【RIME-CNN-LSTM-Attentio】(附matlab代码实现) - 荔枝科研社于20240417发布在抖音,已经收获了1.9万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
本文介绍了一种基于RIME-SVR霜冰算法优化支持向量机(SVR)的数据多输入单输出回归预测方法。该方法通过模拟自然界中冰的融化过程来寻优SVR中的关键参数,特别是核函数参数C和γ,从而提高模型的预测准确性和泛化能力。文章详细阐述了RIME-SVR算法的原理、关键技术点以及程序实现与特点,并通过实验结果与分析展示了模型的...