在本文中,我们将介绍一种基于灰狼算法优化卷积神经网络(GWO-CNN)结合注意力机制和长短记忆网络(LSTM)的风电功率预测算法流程。这个算法被称为GWO-CNN-LSTM-Attention。 首先,让我们来介绍一下灰狼算法(Grey Wolf Optimization,GWO)。灰狼算法是一种基于自然界中灰狼群体行为的优化算法。灰狼算法通过模拟灰狼群体的社会行...
1.Matlab实现GWO-CNN-LSTM-selfAttention灰狼算法优化卷积长短期记忆神经网络融合自注意力机制多变量多步时间序列预测,灰狼算法优化学习率,卷积核大小,神经元个数,以最小MAPE为目标函数; 自注意力层 (Self-Attention):Self-Attention自注意力机制是一种用于模型关注输入序列中不同位置相关性的机制。它通过计算每个位置...
灰狼优化算法是一种群体智能优化算法,它模拟了灰狼的狩猎行为和社会等级结构。 在这个模型中,GWO可能被用来优化神经网络(如CNN和LSTM)的参数,如学习率、权重初始化等,以找到最佳的模型配置。 卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN): CNN在图像处理领域取得了显著成果,近年来也被广泛应用于时间序列预测,尤...
1.回归预测 | Matlab实现GWO-CNN-BiLSTM-Attention灰狼优化卷积双向长短期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...
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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。 3.1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用于提取局部特征和模式。对于一个长度为T的时间序列数据X = [x_1, x_2, ..., x_T],通过卷积层可以生成一组特征...
基于GWO-CNN-BiLSTM的超短期风电预测 在未来高渗透率风电场景下,超短期风电功率预测研究对于实现电力系统优化运行具有重要意义.为此,提出一种基于GWO-CNN-BiLSTM的超短期风电预测方法.首先,搭建基于卷积神... 程杰,陈鼎,李春,... - 《科学技术与工程》 被引量: 0发表: 2023年 基于GWO-CNN的刮板输送机减速器...
grey wolf optimization (GWO)convolution neural network (CNN)Deep bidirectional long short-term memory (DBiLSTM)Deep Convolution Symmetric Neural Network with PCANET Weaklysupervisedaction localization (WSAL)UCF sports datasetThe dynamic video frame datasets automated feature analysis addresses the complexity...
摘要准确、有效的故障诊断是柴油机安全可靠运行的重要保障。基于热工参数诊断的方法存在测点多、专业性强等问题,传统机器学习结合振动信号诊断方法存在人为影响因素过高、不确定性大等问题,因此提出了一种基于1DCNN-GWO-SVM的柴油机喷油系统故障诊断方法。首先利用一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural netwo...
1.本发明涉及民航机票价格预测技术领域,具体涉及一种基于cnn-gru和ssa-gwo-lightgbm的机票价格预测方法。 背景技术: 2.随着交通运输业的发展,越来越多的旅客选择飞机作为出行交通工具,网络使得机票预定更加便捷,机票价格预测可以帮助旅客、代理商合理的选择购买时间、了解市场。然而各航空公司定价机制复杂,机票实时价格受...