3. 实现LSTM模型:使用TensorFlow构建LSTM模型,将历史时间序列数据输入到LSTM模型中,训练模型以学习时间序列数据的模式和规律。可以将LSTM模型的参数作为SSA算法的优化目标之一。 4. 结合SSA和LSTM:将SSA算法与LSTM模型结合起来,通过SSA算法搜索最优的LSTM参数配置,从而提高短期电力负荷预测的准确性和稳定性。 5
1.Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention霜冰算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测,开普勒算法优化学习率,卷积核大小,神经元个数,以最小MAP… 机器学习之...发表于机器学习之... CNN卷积神经网络及其Matlab工具箱使用的简介 转载请注明出处,谢谢合作! 最近给CNN(Convolutiona...
基于SSA-LSTM 模型的短期电力负荷预测 赵婧宇,池㊀越,周亚同 (河北工业大学电子信息工程学院,天津300401)摘要: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㊂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㊁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...
当进行负荷预测时,长短期记忆(LSTM)神经网络模型存在的不足是:关键参数主要是依靠研究人员的经验选取的。为了解决此问题,引入麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)对其关键参数进行寻优,找到最优的模型参数。为提高预测精度,本文提出了SSA-CNN-LSTM模型,对CNN-LSTM模型的参数进行优化,从而得到该模型中较好的一组...
当进行负荷预测时,长短期记忆(LSTM)神经网络模型存在的不足是:关键参数主要是依靠研究人员的经验选取的。为了解决此问题,引入麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)对其关键参数进行寻优,找到最优的模型参数。为提高预测精度,本文提出了SSA-CNN-LSTM模型,对CNN-LSTM模型的参数进行优化,从而得到该模型中较好的一组...
1.MATLAB实现SSA-CNN-LSTM-Attention多变量时间序列预测(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,考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测, 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和MBE多指标评价; ...
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; ...
SSA-CNN-LSTM,即麻雀搜索算法优化CNN-LSTM网络做预测的程序,优化网络的超参数,预测精度很高!ID:87150691315255700
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类 2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类 2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类 2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类 2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类 ...
基于鲸鱼算法优化卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制SSA-CNN-LSTM-Attention时序预测,单变量输入模型。matlab代码,2020版本及以上。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/bread/ZZaWm5xt WO