简介: 【SSA-LSTM】基于SSA-LSTM预测研究(Python代码实现) 💥1 概述 LSTM 是一 种带有记忆与遗忘模式的特殊 递归神经网络,解决了传统递归神经网络在反向误差传播算法训练中出现的梯度消失与爆炸问题[5]。在时序处理上,LSTM 可对原始序列时间相关性充分利用,比其他机器学习方法更显优势[69]。如图1所示为 LSTM ...
1 概述 LSTM 是一 种带有记忆与遗忘模式的特 殊递归神经网络,解决了传统递归神经网络在反向误差传播算法训练中出现的梯度消失与爆炸问题[5]。在时序处理上,LSTM 可对原始序列时间相关性充分利用,比其他机器学习方法更显优势[69]。如图1所示为 LSTM 单元结构。 麻雀搜索算法模拟麻雀觅食和反捕食行为,具有寻优能力 强...
📚 本代码基于Matlab平台编译,将SSA(樽海鞘优化算法)与LSTM(长短期记忆神经网络)结合,进行多输入数据回归预测。🔍 输入训练的数据包含7个特征,1个响应值,即通过7个输入值预测1个输出值(多变量回归预测,个数可自行制定)。📈 归一化训练数据,提升网络泛化性。🔢 通过SSA算法优化LSTM网络的学习率、神经元个数...
4、完整代码和步骤 主运行程序入口 importosimportmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerfromtensorflow.keras.callbacksimportEarlyStoppingfromtensorflow.keras.layersimportDense,Dropout,LSTMfromtensorflow.keras...
参数为优化对象,对 LSTM 进行优化,搭建 SSA-LSTM神经网络模型; 将 SSA-LSTM 模型参数的预测。 1.1麻雀搜索算法 麻雀搜索算法模拟麻雀觅食过程中行为,将种群的麻雀分为三类,一类是生产者,负责寻找食物,引导种群前往食物丰富的区域; 另一类是跟随者,在觅食的过程中它们会时刻观察着生产者,一旦发现生产者找到了更好的...
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 ub=[100 100 50 0.01];%这个分别代表4个参数的上下界,比如第一个参数的范围就是1-100 %初始化种群 for i = 1 : pop for j=1:dim if j==1%除了学习率 其他的都是整数 ...
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...
1.SSA-Informer-LSTM多变量回归预测(Matlab),麻雀搜索算法(SSA)优化Informer-LSTM组合模型(程序可以作为JCR一区级论文代码支撑,目前尚未发表); 2.优化参数为:学习率,隐含层节点,正则化参数,运行环境为Matlab2023b及以上; 3.data为数据集,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...
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/...