麻雀搜索算法[18]是一种群体智能优化算法｡相对于 PSO[19]､蜻蜓､灰狼等智能优化算法,SSA 求解速率更快､迭代更少｡按照麻雀种群的分工不同划分为发现者､加入者和侦察者｡适应度高的麻雀作为发现者,为种群寻找食物丰富的区域并为加入者提供位置信息｡其位置更新如式(1)所示 本文采用的 LSTM 神经网...
LSTM 是基于RNN 的一种改进,它保留了 RNN 自连接的隐藏层,而且隐藏层中的节点更为复杂,可以实现较长时间序列的信息保留 2 运行结果 部分代码: %% 获取优化参数 numHiddenUnits = round(x(1));%LSTM网路包含的隐藏单元数目 maxEpochs = round(x(2));%最大训练周期 InitialLearnRate = x(3);%初始学习率...
本文提出了一种基于麻雀优化注意力机制的长短时记忆神经网络(SSA-Attention-LSTM)模型,用于风电功率预测。该模型融合了麻雀优化算法(SSA)和注意力机制,增强了LSTM网络的预测能力。SSA算法优化了LSTM网络的参数,注意力机制赋予网络对重要特征的关注能力,提高了预测精度。实验结果表明,SSA-Attention-LSTM模型在风电功率预测...
SSA-LSTM,即麻雀搜索算法SSA优化LSTM的程序,麻雀搜索算法是2021年提出来的,比较有创新性。 本程序优化隐含层神经元个数,最佳学习率,最佳迭代次数。 相较于不经过优化的LSTM,预测精度明显提高。 程序内注释详细,直接替换数据就可以用,可学习性强。 直接运行可以出拟合预测图,优化迭代图,多种评价指标,便于分析学习。
%% 采用ssa优化 [x ,fit_gen,process]=ssaforlstm(XTrain,YTrain,XTest,YTest);%分别对隐含层节点 训练次数与学习率寻优 %% 参数设置 pop=5; % 种群数 M=20; % 最大迭代次数 dim=4;%一共有4个参数需要优化 lb=[1 1 1 0.001];%分别对两个lstm隐含层节点 训练次数与学习率寻优 ...
1.GWO-VMD-SSA-LSTM灰狼优化变分模态分解联合麻雀优化长短期记忆网络多变量时间序列光伏功率预测。 2.优化参数为:学习率,隐含层单元数目,最大训练周期,运行环境为Matlab2023b及以上; 3.数据集为excel(光伏功率数据集,输入辐射度、气温、气压、湿度,输出光伏功率),输入多个特征,输出单个变量,考虑历史特征的影响,多变...
SSA-CNN-LSTM麻雀算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测(Matlab) 所有程序经过验证,保证有效运行。 可有偿替换数据及其他服务。 2.输入数据为单变量时间序列数据,即一维数据; 3.运行环境Matlab2020b及以上,data为数据集,运行主程序SSA-CNN-LSTMTS,其余为函数文件无需运行,所有程序和数据放在一个文件夹; ...
对时间序列数据进行归一化处理，以提高模型的训练效率和预测准确性。构造数据集：根据LSTM模型的要求，构造输入序列和目标序列。这通常涉及将数据转换为适合LSTM处理的格式，如使用滑动窗口方法。建立模型并使用SSA优化超参数：建立LSTM模型，并使用麻雀算法优化模型的超参数，如学习率、隐藏层单元数、批次大小...
麻雀优化算法SSA结合LSTM做时间序列单输入单输出预测模型，要求数据是单列的时间序列数据，直接替换数据就可以用。程序语言是matlab，需求最低版本为2018及以上。程序可以出真实值和预测值对比图，线性拟合图，可打印多种评价指标。原创文章，转载请说明出处 文章涉及到的程序或代码下载地址：http://imgcs.cn/lanzouw/...
简介: 基于麻雀搜索算法(SSA)优化长短期记忆神经网络参数SSA-LSTM冷、热、电负荷预测(Python代码实现) 💥1 概述 电力负荷预测实质是时间序列预测问题,存在非平稳性和影响因素的复杂性。为了提高预测精度,解决长短期记忆神经网络(LSTM)参数选取随机性大、选取困难的问题,本文提出了一种利用麻雀搜索算法(SSA)优化长...