【基于SSA-CNN-LSTM麻雀算法优化卷积长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测】基于SSA-CNN-LSTM麻雀算法优化卷积长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测,多图输出、多指标输出(MAE、MAPE、RMSE、MSE、R2),多输入单输出。 SSA-CNN-LSTM回归预测源码链接:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJqWlJZt SSA-CNN-BiLSTM回归...
实验结果表明,SSA-CNN-BIGRU-Attention模型在这两个数据集上均取得了优于其他模型的预测效果,证明了该模型的有效性和实用性。 综上所述,SSA-CNN-BIGRU-Attention回归预测模型是一种新的、高效的机器学习模型,它结合了注意力机制和麻雀算法,以优化卷积神经网络和双向门控循环单元。该模型在回归预测任务中表现出了优异...
1.SSA-CNN-SVM麻雀算法优化卷积神经网络支持向量机回归预测,多变量输入模型,要求2019及以上版本。2.评价指标包括: R2、MAE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。3.优化参数为:CNN的批处理大小、学习率、正则化系数。代码参考:https://mbd.pub/o/bread/ZZqU
1.Matlab实现SSA-CNN-LSTM-Attention麻雀优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制多变量回归预测(SE注意力机制); 2.运行环境为Matlab2021b; 3.data为数据集,excel数据,输入多个特征,输出单个变量,多变量回归预测, main.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; 4.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE多指标评价; 5....
回归预测 | MATLAB实现SSA-CNN麻雀算法优化卷积神经网络多输入单输出 预测效果 基本介绍 模型描述 程序设计 参考文献 预测效果 基本介绍 MATLAB实现SSA-CNN麻雀算法优化卷积神经网络多输入单输出。 1 .data为数据集,输入7个特征,输出一个变量。 2.MainSSA_CNN.m为程序主文件,其余为函数文件无需运行。 3.命令窗口...
1.Matlab实现SSA-CNN-GRU-Attention麻雀优化卷积门控循环单元注意力机制多变量回归预测; 2.运行环境为Matlab2021b; 3.data为数据集,excel数据,输入多个特征,输出单个变量,多变量回归预测, main.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; 4.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE多指标评价; ...
【分类预测】KOA-CNN-BiLSTM开普勒算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多特征分类预测 328 -- 1:01 App 【分类预测 | WOA-CNN-LSTM特征分类】WOA-CNN-LSTM分类预测 | 鲸鱼算法优化卷积长短期记忆神经网络多特征分类预测 376 -- 0:38 App 【回归预测】SSA-BP麻雀算法优化BP神经网络多变量回归预测 337 -- 0:...
公众号机器学习之心HML,擅长机器学习时序、回归、分类等。 Matlab实现SSA-CNN麻雀算法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。
对于笔者正在做的基于时间序列的回归项目,对于原始数据,需要对数据进行分析去噪,从而得到较为有规律的数据为下一步的回归做好准备。SSA正是通过对所要研究的时间序列的轨迹矩阵进行分解、重构等操作... 查看原文 CVPR2019行人重识别论文笔记1902.09080:SSA-CNN: Semantic Self-Attention CNN for Pedestrian Detection ...
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLO...