📚 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...
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...
特征提取: 从VMD和SSA处理后的信号成分中提取特征,这些特征能够反映信号的内在特性和模式。 模型训练: 使用提取的特征作为输入,训练LSTM模型。LSTM模型学习这些特征与目标变量之间的关系。 预测: 利用训练好的LSTM模型对新的或未知的数据进行回归预测。 这种模型的优势在于它能够结合信号处理和深度学习技术,有效地处理和...
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; 5.麻雀算...
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 ...
基于VMD-SSA-LSTM的回归预测模型是一种结合了多种时间序列分析和机器学习技术的综合模型。下面我将分别介绍这三个组成部分的基本原理,并解释它们是如何结合起来进行回归预测的。 变分模态分解(VMD): 变分模态分解(VMD)是一种用于信号处理的时频分析方法。它通过将一个复杂信号分解为一系列具有不同中心频率和频率宽度...
SSA-Attention-LSTM模型的结构如图1所示。该模型主要由输入层、LSTM层、注意力层和输出层组成。 **输入层:**输入层接收历史风电功率数据、气象数据等特征信息。 **LSTM层:**LSTM层负责处理时序数据,提取特征信息。 **注意力层:**注意力层计算特征信息的重要性权重,赋予网络对重要特征的关注能力。
🌈4 Matlab代码实现 💥1 概述 本研 究利用麻 雀搜索算法 ( SSA) 以提高LSTM 模型准确度为优化目标,以 LSTM 模型中超 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...
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...
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; ...