基于PSO 粒子群优化的CNN-LSTM-SAM 网络时间序列回归预测算法是一种有效的时间序列预测方法。该算法通过结合卷积神经网络、门控循环单元、自注意力机制和粒子群优化算法的优点,能够自动提取时间序列数据中的局部特征、长期依赖关系和全局特征,提高了时间序列预测的准确性和稳定性。同时,该算法还具有较高的效率,能够在较...
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)、
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/
5.重复步骤 3 和 4,直到满足停止条件(如达到最大迭代次数或适应度值小于某个阈值)。 6.输出最优网络参数:将全局最优位置对应的网络参数作为最优网络参数,代入 CNN-GRU-SAM 网络中,对测试数据进行预测,得到最终的预测结果。 基于PSO 粒子群优化的 CNN-GRU-SAM 网络时间序列回归预测算法是一种有效的时间序列预测...
CNN-GRU-SAM 网络由卷积层、GRU 层、自注意力机制层和全连接层组成。 卷积层用于提取时间序列数据的局部特征;GRU 层用于处理时间序列数据中的长期依赖关系;自注意力机制层用于捕捉时间序列数据中的全局特征;全连接层将提取到的特征进行整合,输出预测结果。
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)、长短时记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)以及注意力机制(Attention Mechanism)在时间序列预测中展现出显著优势。然而,模型参数的有效设置对预测性能至关重要。粒子...
简介:**算法预览图省略**- **软件版本**: MATLAB 2022a- **核心代码片段**略- **PSO-CNN-LSTM概览**: 结合深度学习与优化,解决复杂时间序列预测。- **CNN**利用卷积捕获时间序列的空间特征。- **LSTM**通过门控机制处理长序列依赖,避免梯度问题。- **流程**: 1. 初始化粒子群,每个粒子对应CNN-LSTM...
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。
【摘要】 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)、长短时记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)以及注意......
CNN-GRU-SAM 网络由卷积层、GRU层、自注意力机制层和全连接层组成。 卷积层用于提取时间序列数据的局部特征;GRU 层用于处理时间序列数据中的长期依赖关系;自注意力机制层用于捕捉时间序列数据中的全局特征;全连接层将提取到的特征进行整合,输出预测结果。