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。 4.粒子群优化参数为学习率、批处理样本大小和、正则化参数。
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.命令窗口输出MAPE、RMSE和R2,可在下载区获取数据和程序内容。 4.麻雀算法优化卷积神经网络,优化学习率、迭代次数、批处理、卷积核大小 和数量、...
基本介绍 1.Matlab实现SSA-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention麻雀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时间序列预测,要求Matlab2023版以上; 2.输入多个特征,输出单个变量,考虑历史特征的影响,…
1.Matlab实现SSA-CNN-SVM麻雀算法优化卷积支持向量机分类预测(完整源码和数据) 2.优化参数为:学习率,批量处理大小,正则化参数。 3.图很多,包括分类效果图,混淆矩阵图。 4.附赠案例数据可直接运行main一键出图～ 注意程序和数据放在一个文件夹,运行环境为Matlab2020及以上。 5.代码特点:参数化编程、参数可方便更改...
本文提出了一种基于麻雀算法优化空间注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元SSA-CNN-GRU-SAM-Attention的回归预测模型,用于解决数据多维输入单输出预测问题。该模型将麻雀算法与空间注意力机制卷积神经网络相结合,并加入门控循环单元GRU,以提高模型的预测精度和泛化能力。同时,该模型还采用了SAM注意力机制,进一步增强了模...
【分类预测】SSA-CNN-LSTM-Attention麻雀算法优化卷积长短期记忆网络融合注意力机制分类预测 275 -- 0:20 App 【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...
【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...
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
(Convolutional Neural Network,CNN)模型,实现对双排开孔圆筒防波堤透射系数的智能优化预测.结果表明:(1)确定波高,波周期,波长,波速,排间距,开孔率,水深为影响透射系数的关键因子;(2)当SSA-CNN模型的种群数量为10时,对波浪透射系数预测的R2值达到0.9909,平均相对误差相比单一的CNN模型降低了5.07%.研究成果为利用神经...
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; ...