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...
PSO通过个体和群体信息的交互,引导粒子(在这里指的是BiLSTM模型参数的组合)向最优解的方向移动。 「PSO-BiLSTM结合」:将PSO算法与BiLSTM模型结合,通过PSO搜索BiLSTM模型的参数空间,以找到最佳的参数组合,从而提高预测性能。在PSO-BiLSTM中,每个粒子代表一个BiLSTM模型,并根据其在参数空间中的位置和速度来调整模型...
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...
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...
1.Matlab实现PSO-BiLSTM-Attention多变量回归预测,粒子群算法优化双向长短期记忆神经网络融合注意力机制; 粒子群算法优化BiLSTM的学习率,隐藏层节点,正则化系数; 多头自注意力层 (Multihead-Self-Attention):Multihead-Self-Attention多头注意力机制是一种用于模型关注输入序列中不同位置相关性的机制。它通过计算每个位置...
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
The VMD-PSO-BiLSTM model is compared with other forecasting models. Results show that the hybrid model's predictions align closely with actual precipitation trends, with a minimum error of 0.12%, a maximum relative error of 8.71%, and a prediction accuracy (R) of 0.97. This model enhances ...
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
专利权项:1.一种基于CEEMDAN分解与PSO优化BiLSTM的厌氧消化过程多目标预测方法,其特征在于,包括以下步骤:S100、收集并预处理厌氧消化各产物产量的非平稳和非线性时间序列数据,包括数据收集、数据预处理和数据划分;S200、利用CEEMDAN-SSA算法对S100预处理后的数据进行分解,提取多个内在模态函数IMFs和一个残差项,再将得到...
2、本发明所述方案如下:一种基于tcn-bilstm-pso组合模型的短期负荷预测方法,包括如下步骤: 3、步骤1使用stl分解,将一段历史负荷数据ot分解为趋势项tt,季节项st,残差项rt; 4、步骤2将经过步骤1分解后的数据分别作为tcn模型和bilstm模型的输入,使用上述两个单一模型分别对每个ot得到的三个分量数据进行预测,tcn模型...