# 将数据集转换为 LSTM 模型所需的形状(样本数,时间步长,特征数) X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], window_size, 1)) X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], window_size, 1)) 2.5 建立模型进行预测 ub = [51, 6, 0.055, 9]
本文利用SBAS-InSAR技术获取了研究区地表形变,并利用GWO-LSTM模型对边坡地表形变进行了预测。选择3个可能发生滑坡并造成堵江风险的边坡进行分析,同时将识别的形变区域与遥感影像对比,验证了高山峡谷复杂山区识别的准确性,构建了GWO-LSTM模...
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卷积神经网络(CNN)在时间序列中的应用 在时间序列数据中,CNN用于提取局部特...
使用主成分分析法(PCA)对全球统一瞬态试验循环(WHTC)的柴油机工况参数进行降维处理,基于长短期记忆神经网络(LSTM)搭建柴油机NOx实时预测模型,并利用灰狼优化算法(GWO)对LSTM模型进行参数优化。结果显示:GWO-LSTM预测模型在未训练的数据集上的平均相对误差(MAPE)为3.23%,证明该模型能够精准实现柴油机NOx排放的实时预测,...
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...
look_back也是timesteps,它代表着LSTM的映射关系,例如1就代表着1个X预测1个Y,3就代表3个X预测1个Y,在数据量小时,可以适当调整 对训练集与测试集进行转换,因为keras需要。 初始化LSTM模型,注意input_shape,它决定了投进模型的数据维度,所以设置为look_back与前面设置的映射关系相符合。
GWO-LSTM方法 基于灰狼算法优化的长短时记忆(GWO-LSTM)方法首先使用灰狼算法优化LSTM模型的参数。然后,将优化后的参数应用于风电数据预测模型中。最后,通过对比实验,评估GWO-LSTM方法与传统的LSTM方法在风电数据预测中的性能差异。 实验设计与结果分析 我们使用实际的风电数据集进行实验,比较了GWO-LSTM方法和传统的LSTM...
1.2 LSTM模型 ⛄ 部分代码 function [BestFitness, gbest, zz] = GWO(N, maxgen, X, fitness, lb, ub, dim, fobj) %% [bestfitness, bestindex] = sort(fitness); gbest = X(bestindex(1), :); % 群体最优极值 fitnessgbest = bestfitness(1); % 种群最优适应度值 ...
1.2 LSTM模型 ⛄ 部分代码 function [BestFitness, gbest, zz] = GWO(N, maxgen, X, fitness, lb, ub, dim, fobj) %% [bestfitness, bestindex] = sort(fitness); gbest = X(bestindex(1), :); % 群体最优极值 fitnessgbest = bestfitness(1); % 种群最优适应度值 ...
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。