基本描述 1.Matlab实现PSO-LSTM粒子群算法优化长短期记忆神经网络的数据多输入分类预测,运行环境Matlab2020b及以上; 2.优化参数为:学习率,隐含层节点,正则化参数。 3.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用; 程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图; 4....
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...
为提高中文微博情感分类效果,提出一种基于粒子群优化(PSO)的长短期记忆(LSTM)模型(PSO-LSTM),该模型在LSTM模型的基础上进行了参数优化,能够更有效获取微博信息。实验以新冠肺炎疫情期间的微博数据集构建PSO-LSTM模型,与其它模型进行了比对实验。实验结果表明,PSO-LSTM模型能够有效提升中文微博情感分类的性能。 【总页数...
http://www.kuazhi.net 一、数据集 数据特征:12个多分类:4分类 二、PSO-LSTM网络 PSO-LSTM 网络是一种结合粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)的混合模型。它将 PSO 算法的全局优化能力与 LSTM 网络在时间序列数据中的强大建模能力结合起来,用于解...
1. 2. #运用粒子群算法优化SVM正则参数C,以及核函数RBF函数的gamma的问题 import random import numpy as np from sklearn import svm from sklearn import model_selection import matplotlib.pyplot as plt #设置PSO关键参数 particle_num = 30 #粒子数量,个数要适量,不能太大和太小 ...
1.Matlab实现PSO-LSTM-Attention粒子群算法优化长短期记忆神经网络融合注意力机制多特征分类预测,运行环境Matlab2023b及以上; 2.优化参数为:学习率,隐含层节点,正则化参数。 3.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用; ...
综合以上内容,我们可以得出结论:基于粒子群算法优化的长短期记忆神经网络融合注意力机制(PSO-LSTM-Attention)模型在多特征分类预测任务中具有较高的性能。该模型能够更好地处理多特征数据,并提高预测精度,具有一定的实际应用价值。 总之,本文提出的PSO-LSTM-Attention模型为多特征分类预测任务提供了一种新的解决方案,对于...