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 ...
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 ...
LSTM故障检测X11分解法CNN神经网络PSO算法高斯正态分布超参选优有效对私有云系统进行故障检测对于保障IT系统稳定性及开展可靠性信息活动具有重要的实际意义;为此从私有云系统的历史趋势数据出发,将卷积网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)循环神经网络结合,提出了基于粒子群优化算法(PSO)的CNN-LSTM-PSO的混合模型,实现对私有云...
- **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参数。 2. 训练模型,以验证集MSE评估适应度。 3. 使用PSO更新粒子参数,寻找最佳配置。 4. 迭代优化直到满足停止条件,如最大迭代次数或找到优良解。
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。
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...
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: ...
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 ...
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