model = Sequential() model.add(LSTM(units=neurons1, return_sequences=True, input_shape=(10, 1))) model.add(LSTM(units=neurons2, return_sequences=True)) model.add(LSTM(111, return_sequences=False)) model.add(Dropout(dropout)) model.add(Dense(55)) model.add(Dense(units=1)) model.add...
LSTM 是基于RNN 的一种改进,它保留了 RNN 自连接的隐藏层,而且隐藏层中的节点更为复杂,可以实现较长时间序列的信息保留 2 运行结果 部分代码: %% 获取优化参数 numHiddenUnits = round(x(1));%LSTM网路包含的隐藏单元数目 maxEpochs = round(x(2));%最大训练周期 InitialLearnRate = x(3);%初始学习率...
可以自己定义参数的范围,这样贝叶斯算法就可以在这些参数范围内进行寻优。最大迭代次数我设置为了20步。 5.调用自定义的目标函数,利用贝叶斯算法对LSTM模型的超参数进行优化。目标函数的定义如下(仅展示了部分代码)。我觉得这部分是贝叶斯优化的核心,有点类似于遗传算法的适应度计算。 6.将训练的最优结果对应的超参数...
optimizableVariable('isUseBiLSTMLayer',[1 2],'Type','integer')%优化LSTM结构,2代表LSTM,1代表Bilstm, ,数据类型为整数 optimizableVariable('InitialLearnRate',[1e-2 1],'Transform','log')%优化LSTM初始学习率(0.01-1) ,数据类型为浮点型 optimizableVariable('L2Regularization',[1e-10 1e-2],'Tra...
pytorch实战:从0开始搭建LSTM||这个代码是一个使用PyTorch构建的深度学习框架,旨在演示长短期记忆网络(LSTM)的构建、训练、测试以及模型的导出和推理过程。 📚 导入所需的库和模块🧠 定义LSTM网络⚙ 设定参数 - JAVA程勋元于20240117发布在抖音,已经收获了479
程序名称：基于VMD（变分模态分解）-RIME（霜冰算法优化）-LSTM的时间序列预测模型 实现平台：matlab 代码简介：本文提出了一种创新的时间序列预测模型，将变分模态分解(VMD)与霜冰算法优化法(RIME)结合长短期记忆神经网络(LSTM)，构建了VMD-RIME-LSTM模型。VMD作为信号分解方法，有效将复杂信号分解为多个...
WOA-CNN-LSTM基于鲸鱼优化算法(WOA)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)的超前24步多变量时间序列回归预测算法。适用平台:Matlab2020及以上 WOA(Whale Optimization Algorithm)是一种启发式优化算法,用于寻找最优超参数组合,以改进深度学习模型的性能。对于CNN-LSTM回归预测模型,调整CNN卷积核大小、LSTM神经元个...
基于麻雀算法优化卷积神经网络-长短期记忆网络结合自注意力机制SSA-CNN-LSTM-selfAttention回归预测,多变量输入模型。matlab代码。优化参数,学习率,正则化,神经元个数。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。代码参考:https://mbd.pub/o/bread/ZZiXmZpu WOA-CNN-LSTM-self...
基于贝叶斯优化算法的深度学习LSTM模型时间序列多步预测Matlab程序代码 贝叶斯优化算法实例,Bayes法是一种在已知先验概率与条件概率的情况下的模式分类方法,待分样本的分类结果取决于各类域中样本的全体。 Bayes方法的薄弱环节在于实际情况下,类别总体的概率分布和
基于鲸鱼算法优化卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制SSA-CNN-LSTM-Attention时序预测,单变量输入模型。matlab代码,2020版本及以上。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。代码参考:https://mbd.pub/o/bread/ZZaWm5xt WOA-CNN-LSTM-Attention时序预测 科技 计算机技术 鲸...