基于PSO粒子群优化的BiLSTM的时间序列预测算法的基本原理如下: 「双向长短时记忆(BiLSTM)模型」:这是一种深度学习模型,特别适用于处理时序数据。BiLSTM模型能够同时捕捉时间序列数据的长期依赖关系和短期模式,从而在时间序列预测中表现出色。 「粒子群优化(PSO)算法」:这是一种优化算法,通过模拟鸟群觅食行为来寻找最...
PSO_BiLSTM神经网络回归预测算法是一种结合了粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)和双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM)的回归预测算法。下面将详细介绍它的原理。 粒子群优化(PSO): PSO是一种基于群体智能的优化算法,模拟了鸟群觅食行为。它通过迭代搜索来寻找最优解。 在PSO...
基本描述 1.Matlab实现QPSO-BiLSTM、PSO-BiLSTM、BiLSTM神经网络时间序列预测; 2.输入数据为多输入单输出数据; 3.运行环境Matlab2020及以上,依次运行Main1BiLSTMNN、Main2PSOBiLSTMNN、Main3QPSOBiLSTMNN、Main4CDM即可,其余为函数文件无需运行,所有程序放在一个文件夹,data为数据集,输入多个特征,输出单个变量; B...
将其应用于飞机机身筒段形状控制过程中的应力变化实时监测,并与竞争模型循环神经网络(RNN)、标准长短期记忆(LSTM)神经网络和双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络预测结果进行了对比,以评估和验证其训练效率和预测准确性。实验结果表明,PSO-BiLST...
完整程序和数据下载:MATLAB实现PSO-BiLSTM(粒子群优化双向长短期记忆神经网络)多输入单输出 % 1. 寻找最佳参数 NN=5; %初始化群体个数 D=2; %初始化群体维数, T=10; %初始化群体最迭代次数 c1=2; %学习因子1 c2=2; %学习因子2 ...
这是一个基于MATLAB编写的计算机程序资源。它主要利用粒子群优化(PSO)算法来优化双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络,用于数据分类预测任务。PSO-BiLSTM组合的优势在于PSO能有效地搜索优化空间,而BiLSTM是一种强大的深度学习模型,特别适合处理序列数据,如文本、时间序列
这个资源是一个结合了粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)和双向长短期记忆(Biased Long Short-Term Memory, BiLSTM)的神经网络模型,主要用于数据回归预测。PSO-BiLSTM回归预测模型适用于多输入和单输出(Multi-input, Single-output, MISO)的场景,比如在时间序列分析、金融预测、气候模型等领域,它可以有效地...
GAPSO-CNN-BiLSTM,遗传粒子群优化算法来优化CNN-BiLSTM网络做预测,预测精度高于普通的PSO-BiLSTM。 这里把遗传算法跟粒子群优化算法结合,指的不是用遗传算法来优化PSO的参数,而是解决PSO的容易收敛到局部最优点的问题。 ID:53200690425516745
功率预测BiLSTM神经网络PSO算法针对联合循环电厂发电能力受环境温度,压力,相对湿度和电力需求等条件变化影响而造成对输出功率预测精度较差的问题,提出粒子群算法(PSO,particle swarm optimization)与BiLSTM(BiLSTM,bi-directional long short-term memory)相结合的预测模型PSO-Bi LSTM.利用PSO的寻优能力对BiLSTM的隐含层...
一种基于动态串联PSO-BILSTM的滑坡变形速率预测方法 申请人: 申请号:2023114112232 申请日:2024-10-22 专利类型:发明 专利价格:￥19000 联系方式:13375159536 上架时间:2024-10-24 浏览次数:22 *自主联系卖家线下成单,平台不承担风险,您可以委托平台购买,规避风险...