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...
LSTM神经网络如图1所示,方框内是单个神经元细胞结构, c表示神经元细胞的状态值, h表示神经元细胞的输出值。LSTM 神经网络细胞的结构如图2所示。 2 运行结果 3 参考文献 部分理论来源于网络,如有侵权请联系删除。 [1]沈露露,梁嘉乐,周雯.基于ARIMA-LSTM的能量预测算法[J].无线电通信技术,2023,49(01):150-156...
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 ...
2.1 RF特征选择 2.2 LSTM预测 2.3 SSA-LSTM预测 2.4 MLP预测 2.5 几种算法比较 plt.rcParams['xtick.direction'] = 'in'plt.rcParams['ytick.direction'] = 'in'plt.figure(figsize=(7, 4))# plt.subplot(2,2,1)# plt.plot(data0,c='r', label='real')# plt.plot(data2,c='b',label='pre...
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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 ...
PSO-LSTM粒子群优化LSTM神经网络(python) 01:31 LSTM-Attention时间序列预测 01:06 SSALSTM麻雀优化算法优化LSTM时间序列神经网络 01:25 optuna优化LSTM时间序列预测(多输入单输出) 01:37 minist手写数字分类keras实现(全连接神经网络) 02:02 gwo灰狼优化svm实现回归预测 01:02 全连接神经网络实现水果分类te...
LSTM基准模型提高了 2.57%,说明引入 SSA算法能有3.预测结果分析。本文基于 Python3语言环境和 效提高 LSTM模型的预测效果。在预测精度方面,SSA-Pytorch深度学习框架构建 SSA-LSTM预测模型,该模 LSTM 模型的 RMSE、MAE、MAPE明显小于 LSTM 模型输入层的维度为 6,分别为 CCI滞后 1阶、美元滞后 型,与 LSTM模型相比...
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