1.Matlab实现QPSO-LSTM、PSO-LSTM和LSTM神经网络时间序列预测; 2.输入数据为单变量时间序列数据,即一维数据; 3.运行环境Matlab2020及以上,依次运行Main1LSTMTS、Main2PSOLSTMTS、Main3QPSOLSTMTS、Main4CDM即可,其余为函数文件无需运行,所有程序放在一个文件夹,data为数据集; LSTM(长短时记忆模型)与粒子群算法优化...
1.Matlab实现PSO-Transformer-LSTM多变量回归预测,粒子群优化Transformer结合LSTM长短期记忆神经网络多变量回归预测(程序可以作为JCR一区级论文代码支撑,目前尚未发表); 2.粒子群优化参数为:学习率,LSTM隐含层节点,正则化参数,运行环境为Matlab2023b及以上; 3.data为数据集,输入多个特征,输出单个变量,多变量回归预测,mai...
1.基于PSO-TCN-LSTM-Attention粒子群算法优化时间卷积长短期记忆神经网络融合注意力机制多变量时间序列预测,要求Matlab2023版以上,自注意力机制,一键单头注意力机制替换成多头注意力机制; 2.输入多个特征,输…
PSO-LSTM多变量输入单变量输出,粒子群优化长短期记忆神经网络的隐藏层单元和初始学习率,组合预测具体介绍如下。 模型介绍 提出一种基于粒子群优化( PSO) 的长短期记忆( LSTM) 预测模型( PSO-LSTM) ,该模型在LSTM 模型的基础上进行改进和优化,因此擅长处理具有长期依赖关系的、复杂的非线性问题。通过自适应学习策略...
这篇文章介绍了一种使用Matlab实现的高级预测模型，即PSO-Transformer-LSTM，特别适用于多变量回归预测。这个创新性的方法将粒子群优化（PSO）与Transformer和LSTM神经网络相结合，旨在提供更精确的结果，且代码有望成为JCR一区级研究的有力支持，尽管目前尚未发表。模型的核心参数包括：学习率，这影响着粒子群...
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、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLO...
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、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLO...
Matlab实现PSO-LSTM粒子群优化长短期记忆神经网络多输入多输出预测(完整源码和数据) 1.data为数据集,输入10个特征,输出3个变量。 2.main.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MBE、MAE、RMSE、R^2和MAPE,可在下载区获取数据和程序内容。
双向循环神经网络(BRNN)的基本思想是提出每一个训练序列向前和向后分别是两个循环神经网络(RNN),而且这两个都连接着一个输出层。 往期精彩 [1] MATLAB实现PSO-GRU(粒子群优化门控循环单元)多输入单输出 [2] MATLAB实现PSO-LSTM(粒子群优化长短期记忆神经网络)多输入单输出...
因此,可以区分不同类型的RNN,例如Hopfield,Elman,LSTM,Echo State Networks ESN等。这些网络中的每一个都使用确定的学习算法,例如BPTT,EKF,RTRL,Reservoir Computing,[5]等。每个网络的效率主要与其训练方法成正比。它越快速、准确和简单,网络就越高效。 培训可以以监督或无监督的方式进行。学习的类型取决于注入网络...