本发明公开了一种利用hpolstm网络对移相器抑制传输线串扰的参数寻优方法,方法步骤如下:基于移相器对传输线之间耦合串扰的抑制模型,提取其串扰数据;利用HPO方法优化LSTM网络系统,并确定HPOLSTM模型具体流程;建立HPOLSTM网络仿真测试,并利用HPOLSTM模型预测串扰峰值随位置参数变化的预测趋势;根据预测结果搭建一个移相器参数...
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类 2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类 2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类 2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类 2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测 2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类 2.13 BLS宽度学习时序、...
🔥 内容介绍 随着人工智能和机器学习技术的不断发展,时间序列预测在金融、气象、交通等领域中扮演着越来越重要的角色。为了提高时间序列预测的准确性和效率,研究人员不断探索新的方法和算法。本文将介绍基于猎食者算法优化极限学习机(HPO-ELM)的时间序列预测算法研究。 首先,让我们先了解一下极限学习机(ELM)算法。E...
2 机器学习和深度学习方面 卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态...
支付宝取得利用LSTM神经网络模型处理交互数据的方法及装置专利 金融界2024年11月27日消息,国家知识产权局信息显示,支付宝(杭州)信息技术有限公司取得一项名为“利用LSTM神经网络模型处理交互数据的方法及装置”的专利,授权公告号 CN 115081589 B,申请日期为2020年1月。 本文源自:金融界 作者:情报员...
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类 2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类 2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类 2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测 2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类 2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类 ...
The results demonstrate that the HPO-LSTM model outperforms the comparative models including Support Vector Machine (SVM) and Linear Regression (LR) models across all indicators, proving its potential in finely controlling the gripping force of prosthetic hands.Zhu, Yanfei...
公交周转时间的准确预测是公交智能排班的基础和前提,是制定行车时刻表的关键.为提高公交周转时间的预测精度,提出了基于猎人猎物优化长短时记忆神经网络(HPO-LSTM)的公交周转时间预测模型,将长短时记忆神经网络(LSTM)中的超参数(隐含层节点数,迭代循环数以及初始学习率)映射为猎人猎物优化算法(HPO)种群的位置;以LSTM...