该算法的优点在于将遗传算法和LSTM相结合,通过不断迭代和交叉变异来寻找最优解,克服了LSTM模型参数较多、训练过程复杂的问题,提高了模型的学习能力和泛化性能。同时,该算法还具有较好的通用性,可以应用于其他领域的数据预测问题。 3.MATLAB核心程序 while gen < MAXGEN gen Pe0 = 0.999; pe1 = 0.001; FitnV=rank...
通过对时间序列数据进行训练和预测,GA-LSTM可以帮助我们及时发现设备故障、预测系统性能,并采取相应的措施来避免损失。 总之,基于遗传算法优化长短期记忆神经网络(GA-LSTM)是一种强大的工具,可以帮助我们更准确地进行数据分类和预测,特别是在故障识别方面。随着人工智能技术的不断进步,我们相信GA-LSTM将在更多领域发挥重...
GA-LSTM遗传算法优化长短期记忆网络回归预测(Matlab完整程序和数据) 输入6个特征,输出1个,即多输入单输出; 运行环境Matlab2018及以上,运行主程序main即可,其余为函数文件无需运行,所有程序放在一个文件夹,data为数据集; 命令窗口输出RMSEP、MAE、R2、MAPE。 程序设计 %% 记录最佳参数 Best_pos(1, 2) = round(Be...
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 遗传算法(GA...
多维时序 | Matlab实现GA-LSTM-Attention多变量时间序列预测 1.Matlab实现GA-LSTM-Attention多变量时间序列预测,遗传算法优化长短期记忆神经网络融合注意力机制; 遗传算法算法优化LSTM的学习率,隐藏层节点,正…
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 基于GA-LSTM遗传优化长短记忆网络的电力负荷数据预测算法是一种结合了遗传算法(GA)和长...
在初期对历史数据进行归一化处理,然后对本文提出来的经GA优化后的LSTM混合神经网络(GA-LSTM)算法模型进行光伏功率预测实验.同时与CNN,LSTM两个单一神经网络模型以及未经GA优化-LSTM混合神经网络模型的预测性能进行比较.结果显示在平均绝对误差率(MAPE)指标下,本文提出的GA-LSTM算法模型比单一神经网络模型最好的结果减少...
本文介绍了一种基于遗传算法优化长短时记忆(GA-LSTM)的风电数据预测算法,并进行了前后对比实验。实验结果表明,GA-LSTM算法在风电数据预测方面具有更好的性能。未来,可以进一步研究和改进GA-LSTM算法,以提高其预测准确性和实用性。 📣 部分代码 %% 清空环境变量warning off % 关闭报警信息close all % 关闭开启的图...
基于GA-LSTM遗传算法优化长短期记忆神经网络多输入多输出预测MATLAB完整源码和数据获取:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpWbm5pv代码质量极高,纯手工制作,非工具箱导出,excel数据,方便替换1.data为数据集,输入10个特征,输出3个变量2.main.m为程序主文件,其他为函数文
简介:回归预测 | MATLAB实现GA-LSTM遗传算法优化长短期记忆网络的数据多输入单输出回归预测 ✅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👇 ...