基于PSO 粒子群优化的CNN-LSTM-SAM 网络时间序列回归预测算法是一种有效的时间序列预测方法。该算法通过结合卷积神经网络、门控循环单元、自注意力机制和粒子群优化算法的优点,能够自动提取时间序列数据中的局部特征、长期依赖关系和全局特征,提高了时间序列预测的准确性和稳定性。同时,该算法还具有较高的效率,能够在较...
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 ...
1.算法运行效果图预览 PSO优化前: PSO优化后: 2.算法运行软件版本 MATLAB2022A 3.算法理论概述 时间序列回归预测是数据分析的重要领域,旨在根据历史数据预测未来时刻的数值。近年来,深度学习模型如卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)、长短时记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)以及注意力机制(...
在时间序列预测中,注意力机制可以帮助模型关注与当前预测最相关的历史信息。 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...
简介:**算法预览图省略**- **软件版本**: MATLAB 2022a- **核心代码片段**略- **PSO-CNN-LSTM概览**: 结合深度学习与优化,解决复杂时间序列预测。- **CNN**利用卷积捕获时间序列的空间特征。- **LSTM**通过门控机制处理长序列依赖,避免梯度问题。- **流程**: 1. 初始化粒子群,每个粒子对应CNN-LSTM...
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。
国内外学者根据岩爆统计特征和震源机制,提出将微震事件数、能量指数和视体积等参数作为预测岩爆发展趋势的关键指标,并给出多种经验公式。随着人工智能的不断发展,学者们将机器学习方法及其变体广泛应用于岩爆预测中。基于长短期记忆(LSTM)深度学习...
【摘要】 1.算法运行效果图预览PSO优化前: PSO优化后: 2.算法运行软件版本MATLAB2022A 3.算法理论概述 时间序列回归预测是数据分析的重要领域,旨在根据历史数据预测未来时刻的数值。近年来,深度学习模型如卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)、长短时记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)以及注意......
， 而 PSO -LSTM 对 滚动轴承的剩余寿命进行预测% 1长短期记忆网络 LST M 以RNN 为基础加入了遗忘门、输出门和 3 ⑹， sigmoid ，使全连接层的输出值取 在#0,1］,该 值表示 量 的比例％ 表示 一时刻 出 量的 比例， 表示当前时刻量的保留比例，两 共同更新状态，出 门则表示新状态输出比例％ 最...
PSO优化CNN-LSTM做预测,即PSO-CNN-LSTM。优化的是隐藏层单元数目,初始学习率等网络参数。预测精度要高于CNN-LSTM。ID:47150678170005403