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...
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 1 2 3 4 5 ...
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 ...
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。
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
4.1卷积神经网络(CNN)在时间序列中的应用 4.2 长短时记忆网络(LSTM)处理序列依赖关系 4.3 注意力机制(Attention) 5.算法完整程序工程 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.部分核心程序 ... for i=1:Iter i for j=1:Npeop rng(i+j) if func_obj(x1(j,:...
The experimental results showed that the proposed PSO-CNN-Bi-LSTM method achieved an MAE of 0.39, MSE of 0.18, and RMSE of 0.42 (tonnes/ha) and outperformed existing CNN, LSTM, CNN-LSTM, CNN-Bi-LSTM, CNN-LSTM-PSO, CNN-Bi-LSTM-BO-GO, and neural network methods. Our findings ...
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: ...
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...