采用SBAS-InSAR技术,得到研究区地表形变特征,并结合形变速率图和遥感影像,识别出可能存在的滑坡风险区域;然后选取 A1、A2、A4 作为典型区域,通过累计时序形变进行分析,并构建LSTM神经网络沉降预测模型,采用GWO算法进行超参数寻优;最后将选...
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...
GWO-LSTM多变量回归预测,灰狼算法优化长短期记忆网络的回归预测(Matlab) 1.data为数据集。 2.MainGWO_LSTMNN.m为程序主文件,其他为函数文件无需运行。 3.命令窗口输出R2、MAE和MBE。 4.灰狼算法优化参数为学习率,隐藏层节点个数,正则化参数。 注意程序和数据放在一个文件夹,运行环境为Matlab2018及以上. ID:612...
1.一种基于改进gwo-vmd-lstm的短期负荷预测方法,其特征在于,包括: 2.根据权利要求1所述的一种基于改进gwo-vmd-lstm的短期负荷预测方法,其特征在于,所述根据改进灰狼优化算法确定变分模态分解的模态分解数量和惩罚因子包括: 3.根据权利要求1所述的一种基于改进gwo-vmd-lstm的短期负荷预测方法,其特征在于,所述根据...
灰狼算法(GWO)是一种新型的优化算法,灵感来源于灰狼群体中的社会行为。在灰狼算法中,每只灰狼都有自己的位置和适应度值,通过模拟灰狼群体的行为来搜索最优解。将灰狼算法应用于优化LSTM网络的参数,可以帮助网络更快地收敛到最佳解。具体来说,我们可以将LSTM网络的参数作为灰狼的位置,将网络的性能作为适应度值,然后使...
MATLAB实现GWO-LSTM灰狼算法优化长短期记忆网络多输入单输出。优化参数为学习率,隐藏层节点个数,正则化参数。 模型描述 灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)由澳大利亚格里菲斯大学学者 Mirjalili 等人于2014年提出来的一种群智能优化算法。该算法受到了灰狼捕食猎物活动的启发而开发的一种优化搜索方法,它具有较强的收...
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NO_(x)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NO_(x)排放的...
一种基于灰狼算法优化LSTM的网络流量预测方法,属于网络流量预测领域,该方法包括以下步骤:对第一网络流量数据集进行极差标准化处理,得到第二网络流量数据集,并划分为训练集和测试集,并确定灰狼算法优化LSTM神经网络中输入层单元个数,输出层单元个数和隐藏层单元个数;用得到第二网络流量数据集,在过程中利用灰狼算法来优化...
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...
基本介绍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 …