YTrain = dataTrainStandardized(2:end); 设置网络结构 numFeatures = 1;%输入特征维数 numResponses = 1;%输出响应维数 numHiddenUnits = 100;%隐层神经元数量 layers = [ ... sequenceInputLayer(numFeatures) bilstmLayer(numHiddenUnits) fullyConnectedLayer(numResponses) regressionLayer]; 训练参数 options...
首先,让我们来了解一下SSA-biLSTM模型的基本原理。SSA-biLSTM是一种结合了麻雀算法和双向长短时记忆网络的深度学习模型。麻雀算法是一种基于麻雀群体行为的优化算法,通过模拟麻雀在觅食过程中的行为,来寻找最优解。而双向长短时记忆网络(biLSTM)是一种能够有效捕捉时间序列数据中长期依赖关系的循环神经网络。将这两种...
1.Matlab实现DBO-BiLSTM多变量时间序列预测,蜣螂算法优化双向长短期记忆神经网络; 蜣螂算法优化优化BiLSTM的学习率,隐藏层节点,正则化系数; 2.运行环境为Matlab2018b; 3.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; 4.data为数据集,main.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; 5.命...
1.Matlab实现QPSO-BiLSTM、PSO-BiLSTM、BiLSTM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Main1BiLSTMNN、Main2PSOBiLSTMNN、Main3QPSOBiLSTMNN、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,输入多个特征,输出单个变量; BiLSTM(双...
1.Matlab实现WOA-BiLSTM鲸鱼算法优化双向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.基于鲸鱼算法(WOA)优化双向长短期记忆网络(BiLSTM)分类预测,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; ...
Adaboost是一种集成学习算法,它通过训练一系列弱分类器并将它们组合起来来构建一个强分类器。在回归预测任务中,Adaboost可以通过组合多个基本的回归模型来提高预测的准确性。将CNN-BILSTM作为基本的回归模型,然后利用Adaboost算法来提升其性能,可以得到一个更加强大和鲁棒的预测模型。
智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器 信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机电力系统 ⛄ 内容介绍 为提高心拍的分类效果,研究基于双向长短期记忆(BiLSTM)模型的深度学习算法.首先,采用"双斜率"法对心电信号进行预处理;然后,设计自适应阈值对预处理后的心电信号进行QRS波定位,并依据R波波峰分割截取心拍;...
简介:回归预测 | MATLAB实现CNN-BiLSTM-Attention多输入单输出回归预测 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 更多Matlab仿真内容点击👇 智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统 ...
2 '' BiLSTM BiLSTM with 100 hidden units 3 '' Fully Connected 9 fully connected layer 4 '' Softmax softmax 5 '' Classification Output crossentropyex 现在,指定训练选项。将优化器指定为 'adam',将梯度阈值指定为1,将最大历元数指定为100。要减少小批量中的填充量,请选择27的小批量大小。与最长序...
【LSTM分类】基于双向长短时记忆(BiLSTM)实现数据分类含Matlab源码 1 简介 LSTM 是循环神经网络中的一个特殊网络,它能够很好的处理序列信息并从中学习有效特征,它把以往的神经单元用一个记忆单元( memory cell) 来代替,解决了以往循环神经网络在梯度反向传播中遇到的爆炸和衰减问题. 一个记忆单元利用了输入门 it、...