1.原理:通过进化算法寻找LSTM网络最优超参数,智能进化算法原理省略不讲。 2.本文测试数据为12输入单输出,解决回归问题。 3.评价指标:测试集实际值与预测值对比,目标函数为rmse,另外附MAE、MAPE、R2计算值。 4.常见优化LSTM三个参数,即隐含层神经元数,学习率,训练次数; 5.本代码进化算法为测试参数,为了提高运算...
LSTM是一种特殊的循环神经网络(RNN),它能够有效地处理时间序列数据中的长期依赖关系,并且在训练过程中能够避免梯度消失或梯度爆炸的问题。这使得LSTM在处理时间序列数据时比传统的RNN模型具有更好的性能。 在数据回归预测中,我们通常会使用一些历史数据来预测未来的数值。而LSTM模型能够通过学习历史数据的模式和趋势,从而...
PSO_LSTM神经网络回归预测算法是一种结合了粒子群优化(Particle Swarm Optimization,简称PSO)和长短时记忆(Long Short-Term Memory,简称LSTM)神经网络的混合模型。这种模型主要用于处理时间序列数据,并对未来的值进行预测。下面详细介绍PSO_LSTM神经网络回归预测算法的基本理论与原理。 首先,LSTM是一种特殊的RNN(循环神经...
MATLAB实现GA-LSTM遗传算法优化长短期记忆网络的数据多输入单输出回归预测 GA-LSTM遗传算法优化长短期记忆网络回归预测(Matlab完整程序和数据) 输入6个特征,输出1个,即多输入单输出; 运行环境Matlab2018及以上,运行主程序main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; 命令窗口输出RMSEP、MAE...
基于MATLAB的贝叶斯算法优化LSTM或GRU长短期记忆网络结构实现多输入多输出回归预测 8765 5 21:25 App 基于MATLAB的贝叶斯Bayes算法优化LSTM长短期记忆网络的时间序列预测模型讲解 3460 -- 16:48 App 基于MATLAB的多输入单输出数据预测未来思路介绍(以LSTM长短期记忆网络为例) 302 -- 1:07 App 基于长短期记忆神经网络...
回归预测 | MATLAB实现基于QPSO-LSTM、PSO-LSTM、LSTM多输入单输出回归预测 效果一览 基本描述 模型描述 程序设计 参考资料 效果一览 基本描述 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、Main3QP...
【基于PSO-LSTM的数据回归预测】多指标(MAE和RMSE等)输出评价。建模不易,模型有偿,需要的同学添加QQ【1153460737】交流,记得备注。 PSO-LSTM源码地址1:https://mbd.pub/o/bread/mbd-YpiamZpq PSO-LSTM源码地址2:https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/85310823?spm=1001.2014.3001.5503 需要定制同学...
LSTM长短期记忆神经网络多变量回归预测(Matlab) 1.mata为数据集,12个输入特征,1个输出特征。 2.LSTMNN.m为程序文件. 3.命令窗口输出MAPE和RMSE。 5.所有程序都经过验证,保证可以运行 注意程序和数据放在一个文件夹,运行环境为Matlab2018及以上 ID:5830680672456395...
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. ...
TPA-LSTM模型是一种结合了时态模式和LSTM（长短期记忆）网络的预测模型。它利用LSTM网络来学习时间序列中的长期依赖关系，同时通过时态模式对序列中不同时间点的模式进行建模。时态模式通过计算相对时间差和序列间的相似性得到，从而提供了更加全面的时间序列特征。在多变量回归预测中，TPA-LSTM模型可以有效地捕捉时间序列...