2.初始化粒子群:随机生成一组粒子,每个粒子代表一组网络参数。 3.计算适应度值:对于每个粒子,将其对应的网络参数代入 CNN-LSTM-SAM 网络中,对训练数据进行预测,并计算预测结果与真实值之间的误差,作为该粒子的适应度值。 4.更新粒子位置和速度:根据粒子的适应度值,更新粒子的个体最优位置和全局最优位置,并根据...
CNN-LSTM-Attention模型结合了CNN、LSTM和Attention三种技术的优势。首先,使用CNN提取时间序列中的局部特征;然后,将提取的特征输入到LSTM中,捕捉时间序列中的长期依赖关系;最后,通过注意力机制对LSTM的输出进行加权,使模型能够关注与当前预测最相关的历史信息。具体来说,模型的流程如下: 4.部分核心程序 1 2 3 4 5 ...
基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)的卷积神经网络-长短期记忆网络(Convolutional Neural Network - Long Short-Term Memory, CNN-LSTM)模型在时间序列回归预测中,结合了深度学习的强大表达能力和优化算法的高效搜索能力,为复杂时间序列数据的预测提供了一种强有力的解决方案。 4.1卷积神经网络(CNN) CNN...
CNN-LSTM-Attention模型结合了CNN、LSTM和Attention三种技术的优势。首先,使用CNN提取时间序列中的局部特征;然后,将提取的特征输入到LSTM中,捕捉时间序列中的长期依赖关系;最后,通过注意力机制对LSTM的输出进行加权,使模型能够关注与当前预测最相关的历史信息。具体来说,模型的流程如下: 4.部分核心程序 for i=1:Iter ...
CNN-LSTM-Attention模型结合了CNN、LSTM和Attention三种技术的优势。首先,使用CNN提取时间序列中的局部特征;然后,将提取的特征输入到LSTM中,捕捉时间序列中的长期依赖关系;最后,通过注意力机制对LSTM的输出进行加权,使模型能够关注与当前预测最相关的历史信息。具体来说,模型的流程如下: ...
本研究提出的CNN-BiLSTM 模型结构主要由CNN模块、BiLSTM 模块和输出模块3 部分。CNN 结构的第一部分是卷积层,进行卷积运算提取局部空间特征。 BiLSTM 网络的主体隐藏层结构是在LSTM 网络的基础上由正向输入运算的LSTM 网络和反向输入运算的LSTM 网络上下叠加构成,在保留了LSTM 单元结构特点的同时,更加关注时序数据的...
51CTO博客已为您找到关于PSO优化cnn分类的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及PSO优化cnn分类问答内容。更多PSO优化cnn分类相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
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...
基于PSO粒子群优化的CNN-LSTM-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真 1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序(完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频) ```LR = g1(1);NN1 = floor(g1(2))+1; if g1(3)<1/3 x1... ...