1.Matlab实现PSO-Transformer-LSTM粒子群优化Transformer编码器组合长短期记忆神经网络多特征分类预测/故障诊断,运行环境Matlab2023b及以上; 2.excel数据,方便替换,可在下载区获取数据和程序内容。 3.优化参数为注意力机制头数、学习率、正则化系数、隐藏层单元,图很多,包括分类效果图,混淆矩阵图,指标含召回率、精确率...
其中,长短期记忆神经网络(LSTM)作为一种能够捕捉时间序列数据中长期依赖关系的模型,被广泛应用于各种领域。然而,LSTM模型在处理多特征分类预测时,往往需要更多的注意力机制来提高预测精度。 为了解决这一问题,本文提出了一种基于粒子群算法(PSO)优化的LSTM模型,同时融合了注意力机制,用于多特征分类预测。该模型结合了PSO...
LSTM层能够捕捉时间序列数据中的长期依赖关系,非常适合处理网络流量数据这种具有时间序列特征的数据📈。 接着,添加了一个Flatten层,将LSTM层的输出展平,以便后续连接全连接层🎓。最后,添加了一个具有 23 个神经元的全连接层Dense,并使用softmax激活函数进行多分类输出。 模型使用sparse_categorical_crossentropy作为损...
PSO Parameters :粒子数量、搜索维度、所有粒子的位置和速度、个体经历的最佳位置和全局最佳位置、每个个体的历史最佳适应值 LSTM Parameters 神经网络第一层神经元个数、神经网络第二层神经元个数、dropout比率、batch_size 开始搜索:初始粒子适应度计算、计算初始全局最优、计算适应值、初始全局最优参数、适应度函数、...
pso优化lstm 代码python 用pso算法优化svm 粒子群优化SVM 其中代码部分经过测试,实测可用 步骤讲解 1、粒子群是优化的SVM的c和g,由于SVM中的c和g难以选择最优的,故选择PSO来优化,寻找最优的粒子点来作为SVM的c和g。 2、从随机解出发,通过迭代寻找最优解,通过适应度来评价解的质量(适应度函数中打印优化的准确...
接着,添加了一个Flatten层,将LSTM层的输出展平,以便后续连接全连接层🎓。最后,添加了一个具有 23 个神经元的全连接层Dense,并使用softmax激活函数进行多分类输出。 模型使用sparse_categorical_crossentropy作为损失函数,这适用于多分类问题,其中目标标签是整数形式🎯。优化器opt将在后续代码中进行定义,metrics = ...
粒子群算法PSO优化长短期记忆神经网络LSTM分类预测,PSO-LSTM分类预测 17 -- 0:23 App 全连接神经网络(DNN)分类预测,多输入单输出模型。 1 -- 0:24 App 鲸鱼算法WOA优化KELM核极限学习机回归预测,WOA-KELM回归预测 7 -- 0:25 App 灰狼算法GWO优化ELM极限学习机回归预测,GWO-ELM回归预测 16 -- 0:13 App...
1.Matlab实现PSO-Transformer-LSTM多变量回归预测,粒子群优化Transformer结合LSTM长短期记忆神经网络多变量回归预测(程序可以作为JCR一区级论文代码支撑,目前尚未发表); 2.粒子群优化参数为:学习率,LSTM隐含层节点,正则化参数,运行环境为Matlab2023b及以上; 3.data为数据集,输入多个特征,输出单个变量,多变量回归预测,...
为了对空转实现有效预警,首先对列车行驶数据利用滑动窗口进行样本划分并分类标注,提取时频域特征并进行信息冗余分析,然后通过改进学习因子的PSO算法搜索最优样本划分参数和LSTM隐藏神经元数量,最后利用改进的PSO-LSTM神经网络搭建列车轮轨黏着状态的分类...