Matlab实现PSO-CNN粒子群优化卷积神经网络多输入多输出预测(完整源码和数据) 1.data为数据集,输入10个特征,输出3个变量。 2.main.m为程序主文件,其他为函数文件无需运行。 3.命令窗口输出MBE、MAE、RMSE、R^2和MAPE,可在下载区获取数据和程序内容。 4.粒子群优化参数为学习率、批处理样本大小和、正则化参数。
4.使用PSO优化CNN初始化学习率(ModelTrain.py) importosfromcollectionsimportCounterimportnumpyasnpfromn_PSOimportPSOimportn_modelasmdimporttensorflowastfimportjsonif__name__ =='__main__':# 加载数据data, label, label_count = load_data()# 生成训练集测试集train_data, train_label, val_data, val_...
基于粒子群算法优化卷积神经网络(PSO-CNN)的回归预测预测,多变量输入模型。优化参数为学习率,批大小batchsize,正则化参数,要求2018b及以上版本,matlab代码。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。代码参考:https://mbd.pub/o/
1.算法运行效果图预览 PSO优化前: PSO优化后: 2.算法运行软件版本 MATLAB2022A 3.算法理论概述 时间序列回归预测是数据分析的重要领域,旨在根据历史数据预测未来时刻的数值。近年来,深度学习模型如卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)、
PSO算法简介:粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化算法,通过模拟鸟群觅食行为来寻找最优解。该算法具有简单易实现、参数调节少等优点。 优化过程:利用PSO算法优化CNN-BiGRU-Attention模型中的超参数,如卷积核大小、隐藏单元数量、学习率等,以提高模型的预测性能。
1.多维时序 | MATLAB实现PSO-CNN-BiGRU多变量时间序列预测; 2.运行环境为Matlab2020b; 3.基于粒子群优化算法(PSO)、卷积神经网络(CNN)和双向门控循环单元网络(BiGRU)的超前24步多变量时间序列回归预测算法; 4.多变量特征输入,单序列变量输出,输入前一天的特征,实现后一天的预测,超前24步预测; ...
51CTO博客已为您找到关于PSO-CNN的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及PSO-CNN问答内容。更多PSO-CNN相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
结合随机森林的ＰＳＯ ＣＮＮ入侵检测研究 谭敏生 杨帅创 丁 琳 彭 敏 （南华大学计算机学院 湖南衡阳４２１００１）收稿日期：２０１９－１０－３０。国家自然科学基金项目（６１４０３１８３）；湖南省自然科学基金项目（２０１７ＪＪ４０４８）；湖南省教育厅科学研究重点项目（１８Ａ２３０）；湖南省财政厅科学...
51CTO博客已为您找到关于PSO-CNN-BiLSTM的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及PSO-CNN-BiLSTM问答内容。更多PSO-CNN-BiLSTM相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
51CTO博客已为您找到关于PSO-CNN-SVM的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及PSO-CNN-SVM问答内容。更多PSO-CNN-SVM相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。