粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为,这些群体按照一种合作的方式寻找食物,群体中的每个成员通过学习它自身的经验和其他成员的经验来不断改变其搜索模式。 本项目通过PSO粒子群优化循环神经网络LSTM算法来构建分类模型。 2.数据获取 本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成),数据项统计如下: 数据...
3.2 长短时记忆网络(LSTM)处理序列依赖关系 LSTM单元能够有效捕捉时间序列中的长期依赖关系。在一个时间步t,LSTM的内部状态h_t和隐藏状态c_t更新如下: 长短时记忆网络是一种特殊的循环神经网络(RNN),设计用于解决长序列依赖问题。在时间序列预测中,LSTM能够有效地捕捉时间序列中的长期依赖关系。 3.3 注意力机制(At...
基本描述 1.Matlab实现PSO-LSTM粒子群算法优化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.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; 程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图; 4....
PSO_LSTM-Example是一个包含数据集和将LSTM与PSO算法结合的MATLAB代码的文件。粒子群优化(PSO)是一种基于仿生学思想的全局优化算法,用于寻找最优解。长短期记忆网络(LSTM)是一种递归神经网络,适用于处理序列数据。 该示例提供了一个使用PSO算法来优化LSTM模型参数的实例。首先,数据集被加载并预处理,以便用于训练和...
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。
文档分类: 研究报告--交通 系统标签: 交通流预测高速公路lstm收费站交通流数据 基于PSOLSTM的高速公路短时交通流预测研究一、引言随着全球经济的持续发展和城市化进程的加速,高速公路在交通运输中的地位日益重要。短时交通流预测是高速公路运营管理的关键问题之一,对于提高道路安全、优化交通流量、预防交通拥堵等方面具有...
MATLAB实现PSO-LSTM-Attention粒子群优化长短期记忆神经网络融合注意力机制的多变量时间序列预测,用于处理时间序列数据;适用平台:Matlab 2023及以上 1.data为数据集,格式为excel,4个输入特征,1个输出特征,考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测; 2.主程序文件,运行即可; ...
基于Matlab的BP分类、CNN分类、ELM分类、GA-BP分类、LSTM分类、PSO-BP分类、RBF分类、RF分类、SVM分类 1449 -- 5:34 App 138基于matlab的轴承的润滑方程进行数值求解仿真,改变偏心率和宽径比,可求输出不同参数下的油膜压力,厚度等的分布情况,并且输出承载力和摩擦力变化趋势。 247 -- 1:20 App 122基于matlab...
实验以新冠肺炎疫情期间的微博数据集构建PSO-LSTM模型,与其它模型进行了比对实验。实验结果表明,PSO-LSTM模型能够有效提升中文微博情感分类的性能。 【总页数】7页(P95-101) 【作者】林伟 【作者单位】西南政法大学刑事侦查学院 【正文语种】中文 【中图分类】TP393.09 【相关文献】 1.基于机器学习的中文微博情感...