基于遗传算法(Genetic Algorithm, GA)优化的CNN-LSTM(卷积神经网络-长短时记忆网络)时间序列回归预测模型,是一种结合了进化计算与深度学习的先进预测方法,旨在提高对时间序列数据未来值预测的准确性和稳定性。这种方法通过GA优化CNN-LSTM模型的超参数,以实现对时间序列数据更高效的特征提取和模式学习。 4.1 遗传
时间序列回归预测是数据分析的重要领域,旨在根据历史数据预测未来时刻的数值。近年来,深度学习模型如卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)、lstm在时间序列预测中展现出显著优势。然而,模型参数的有效设置对预测性能至关重要。灰狼优化(GWO)作为一种高效的全局优化算法,被引入用于优化深度学习模型的超参数。 4.1...
时间序列回归预测是数据分析的重要领域,旨在根据历史数据预测未来时刻的数值。近年来,深度学习模型如卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)、lstm在时间序列预测中展现出显著优势。然而,模型参数的有效设置对预测性能至关重要。灰狼优化(GWO)作为一种高效的全局优化算法,被引入用于优化深度学习模型的超参数。 4.1...
CNN-LSTM-SAM 网络由卷积层、LSTM 层、自注意力机制层和全连接层组成。 卷积层用于提取时间序列数据的局部特征;LSTM层用于处理时间序列数据中的长期依赖关系;自注意力机制层用于捕捉时间序列数据中的全局特征;全连接层将提取到的特征进行整合,输出预测结果。 算法流程 WOA即Whale Optimization Algorithm(鲸鱼优化算法),...
MATLAB实现BO-CNN-LSTM贝叶斯优化卷积神经网络-长短期记忆网络多输入单输出回归预测。基于贝叶斯(bayes)优化卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)回归预测,BO-CNN-LSTM/Bayes-CNN-LSTM多输入单输出模型。 1.优化参数为:学习率,隐含层节点,正则化参数。
FloodProbability(洪水概率): 该结果变量基于上述因素预测洪水的可能性,可能表示为0到1之间的概率。 1 数据预处理 2 基于CNN-LSTM的回归预测模型 2.1 定义CNN-LSTM网络模型 2.2 设置参数,训练模型 50个epoch,MSE 极小,CNN-LSTM回归预测模型预测效果显著,模型能够充分提取数据特征,收敛速度快,性能优越,预测精度高,适...
CPO-CNN-LSTM等4个模型多变量回归预测对比,CPO-CNN-LSTM、CNN-LSTM、LSTM、CNN四模型多变量回归预测。1.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。2.CPO优化参数为:隐藏层节点数,学习率,正则化系数3.冠豪猪优化器(Crested Porcupine Optimizer
Matlab实现CNN-LSTM-Attention多变量回归预测 1.data为数据集,格式为excel,7个输入特征,1个输出特征; 2.MainCNN_LSTM_Attention.m为主程序文件,运行即可; 3.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MSE和MBE,可在下载区获取数据和程序内容; 注意程序和数据放在一个文件夹,运行环境为Matlab2020b及以上。
为了解决上述问题,本文提出了一种基于能量谷算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络(EVO-CNN-LSTM-Attention)的风电功率多输入单输出回归预测模型。 2. 模型结构 2.1 能量谷算法优化卷积神经网络 能量谷算法是一种基于能量守恒原理的优化算法,具有收敛速度快、鲁棒性好等优点。本文采用能量谷算法优化卷积神经网络...
2.基于LSTM预测股票价格(长短期记忆神经网络) 基于LSTM预测股票价格(简易版) 数据集: 沪深300数据 数据特征: 只选用原始数据特征(开盘价、收盘价、最高价、最低价、交易量) 时间窗口: 15天 代码流程: 读取数据->生成标签(下一天收盘价)->分割数据集->LSTM模型预测->可视化->预测结果评估 ...