时序预测任务中实现CPO-CNN-LSTM-Attention、CNN-LSTM-Attention、CPO-CNN-LSTM、CNN-LSTM这四个模型,并对比它们的性能,我们需要先构建每个模型,然后使用相同的数据集进行训练,并评估它们的预测结果。CPO优化参数为:隐藏层节点数,学习率,正则化系数 CPO作为24年新算法,冠豪猪优化器(Crested Porcupine Optimizer,CPO)。
时序预测任务中实现CPO-CNN-LSTM-Attention、CNN-LSTM-Attention、CPO-CNN-LSTM、CNN-LSTM这四个模型,并对比它们的性能,我们需要先构建每个模型,然后使用相同的数据集进行训练,并评估它们的预测结果。CPO优化参数为:隐藏层节点数,学习率,正则化系数 CPO作为24年新算法,冠豪猪优化器(Crested Porcupine Optimizer,CPO)。
基本描述 1.Matlab实现CPO-CNN-LSTM-Attention冠豪猪优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制多变量回归预测(SE注意力机制); 2.运行环境为Matlab2021b; 3.data为数据集,excel数据,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,所有文件放在一个文件夹; 4.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE多指...
【24新算法】冠豪猪算法CPO优化卷积神经网络-长短期记忆网络CNN-LSTM分类预测,CPO-CNN-LSTM多特征分类预测。优化参数为:学习率,隐含层节点,正则化参数。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
Deep learningMulti-time scale predictionUtilizing CPO algorithm to enhance prediction accuracy in CNN-LSTM approach.Combining CNN spatial analysis with LSTM temporal pattern recognition capabilities.Integrating long and short time scales for multi-scale prediction of pavement data....