基于麻雀优化算法(SSA)优化CNN-BiGRU-Attention模型进行风电功率预测的研究,是一个结合了群体智能优化算法与深度学习模型的复杂课题。以下是对该研究的详细探讨: 一、研究背景与意义 随着可再生能源技术的快速发展,风电作为其中的重要组成部分,其功率预测的准确性对于能源系统的调度优化与经济效益具有重要意义。然而,风电功...
优化正则化率、学习率、隐藏层单元数。 1.MATLAB实现SSA-CNNBiGRU麻雀算法优化卷积双向门控循环单元多输入单输出回归预测; 2.输入多个特征,输出单个变量,多输入单输出回归预测; 3.多指标评价,评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等,代码质量极高; 4.麻雀算法优化参数为:学习率,隐含层节点,正则化参数; 5.excel数据,...
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回归预测,要求Matlab2023版以上; 2.输入多个特征,输出单个变量,多变量时间序列预测; 3.data为数据集,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、MBE和MAPE多指标评价; ...
基于麻雀算法优化卷积神经网络-门控循环单元结合注意力机制SSA-CNN-GRU-Attention回归预测,多变量输入模型。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/ZZWTmpxw SSA-CNN-LSTM-Attention回归预测 https://mbd.pub/o...
基于麻雀算法优化卷积神经网络-长短期记忆网络结合自注意力机制SSA-CNN-LSTM-selfAttention回归预测,多变量输入模型。matlab代码。优化参数,学习率,正则化,神经元个数。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://
基于麻雀算法优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制SSA-CNN-BILSTM-Attention回归预测,多变量输入模型。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/ZZWTmp
简介:【LSTM预测】基于麻雀算法优化卷积神经网络结合长短时记忆SSA-CNN-LSTM(多输入单输出)电力负荷预测含Matlab代码 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。
然后,我们使用麻雀算法对SSA-CNN-BIGRU模型进行优化。这个模型由三部分组成:单尺度卷积神经网络(SSA-CNN)、双向门控循环单元(BIGRU)和全连接层。SSA-CNN用于提取输入数据的时空特征,BIGRU用于捕捉时间序列数据的依赖关系,全连接层用于输出故障诊断结果。 在优化过程中,麻雀算法通过模拟麻雀的觅食行为来搜索最优的模型...
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 WOA-CNN-LSTM-Attention时序预测 科技 计算机技术 鲸...