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...
1.Matlab实现PSO-LSTM粒子群算法优化长短期记忆神经网络的数据多输入分类预测,运行环境Matlab2020b及以上; 2.优化参数为:学习率,隐含层节点,正则化参数。 3.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用; 程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图; 4.data为数据...
MATLAB实现PSO-LSTM-Attention粒子群优化长短期记忆神经网络融合注意力机制的多变量时间序列预测,用于处理时间序列数据;适用平台:Matlab 2023及以上 1.data为数据集,格式为excel,4个输入特征,1个输出特征,考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测; 2.主程序文件,运行即可; 3.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MSE和MBE; 注...
【基于PSO-LSTM的数据回归预测】 多指标(MAE和RMSE等)输出评价。 PSO-LSTM源码:https://mbd.pub/o/bread/mbd-YpiamZpq 需要定制同学添加QQ【1153460737】/加群(Q群-693349448)交流,记得备注。 欢迎一起学习,一起进步!
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;
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...
本次运行测试环境MATLAB2020b; 本次预测基本任务是回归,多变量输入,单变量输出; 主要研究问题不限于交通预测、负荷预测、气象预测、经济预测等。 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。
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。
1.Matlab实现QPSO-LSTM、PSO-LSTM和LSTM神经网络时间序列预测; 2.输入数据为多输入单输出数据;3.运行环境Matlab2020及以上,依次运行Main1LSTMNN、Main2PSOLSTMNN、Main3_QPSOLSTMNN、Main4_CDM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,输入多个特征,输出单个变量;LSTM(长短时记忆模型)与...
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,输出单个变量,考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测; ...