【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...
实验结果表明,SSA-CNN-BIGRU-Attention模型在这两个数据集上均取得了优于其他模型的预测效果,证明了该模型的有效性和实用性。 综上所述,SSA-CNN-BIGRU-Attention回归预测模型是一种新的、高效的机器学习模型,它结合了注意力机制和麻雀算法,以优化卷积神经网络和双向门控循环单元。该模型在回归预测任务中表现出了优异...
【回归预测 | CNN-BiGRU-Attention】CNN-BiGRU-Attention结合卷积双向门控循环单元注意力机制多输入单输出回归预测 549 -- 0:42 App 【多变量时间序列预测 | BO-CNN-BiLSTM】BO-CNN-BiLSTM多维时序预测 | 贝叶斯优化卷积双向长短期记忆网络 254 -- 0:13 App 【回归预测】SSA-CNN-SVM麻雀算法优化卷积神经网络...
1.Matlab实现SSA-CNN-GRU-Attention麻雀优化卷积门控循环单元注意力机制多变量回归预测; 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,多变量回归预测, 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多指标评价; 5.麻雀算法优化学习率,隐...
回归预测 | MATLAB实现SSA-CNN麻雀算法优化卷积神经网络多输入单输出 预测效果 基本介绍 模型描述 程序设计 参考文献 预测效果 基本介绍 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...
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
1.Matlab实现SSA-CNN-LSTM-Attention麻雀优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制多变量回归预测(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,多变量回归预测, main.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; ...
1.Matlab实现SSA-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention麻雀算法优化卷积双向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; ...
1.SSA-CNN-SVM麻雀算法优化卷积神经网络-支持向量机的多变量回归预测 可直接运行Matlab; 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。要求2021版本及以上。 3.麻雀算法SSA优化的参数为:CNN的批处理大小、学习率、正则化系数,能够避免人工选取参数的盲目性,有效提高其预测精度。
MATLAB实现SSA-CNN-BiGRU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,运行环境Matlab2020b及以上。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; ...