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,负责寻找食物,引导种群前往食物丰富的区...
LSTM特别适合于时间序列预测任务,因为它可以有效地捕捉时间序列数据中的长期和短期模式。 结合这三个技术,基于VMD-SSA-LSTM的回归预测模型的基本原理如下: 信号分解: 首先,使用VMD将原始时间序列数据分解为多个IMFs,每个IMF代表信号的一个特定频率成分。 成分分析: 然后,对每个IMF使用SSA进行进一步的分解和分析,以提取...
传统的切削过程功率获取需要基于复杂的切削功率模型且很少考虑刀具磨损的影响,于是设计了一种基于变分模态分解-麻雀搜索算法-长短时记忆(VMD-SSA-LSTM)的数控铣床切削功率预测模型,考虑了刀具磨损的影响,能高精度预测切削功率。采用人工智能机器视...
首先,SSA作为一种常用的信号分解方法,可以将原始时间序列分解为多个成分。该算法通过奇异值分解(SVD)将原始时间序列分解为若干个成分,其中每个成分都包含了原始序列不同的特征信息。通过提取这些成分的信息,我们可以建立一个更准确的预测模型。其次,LSTM是一种常用的深度学习方法,可以很好地处理时间序列数据,特别...
1.SSA-Informer-LSTM多变量回归预测(Matlab),麻雀搜索算法(SSA)优化Informer-LSTM组合模型(程序可以作为JCR一区级论文代码支撑,目前尚未发表); 2.优化参数为:学习率,隐含层节点,正则化参数,运行环境为Matlab2023b及以上; 3.data为数据集,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...
基于SSA ̄LSTM组合模型的 城市轨道交通短时客流预测 姜嘉伟1ꎬ赵金宝1ꎬ2∗ꎬ刘文静1ꎬ徐月娟1ꎬ李明星1 (1.山东理工大学交通与车辆工程学院ꎬ山东淄博255000ꎻ2.东南大学交通学院ꎬ江苏南京210009)摘要:随着我国经济的快速增长及城市化水平的不断提高ꎬ轨道交通在居民出行中...
基于SSA-LSTM模型的风电塔筒倾角缺失数据补齐方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于SSA-LSTM模型的风电塔筒倾角缺失数据补齐方法说明:本发明公开了一种基于SSA‑LSTM模型的风电塔筒倾角缺失数据补齐方法。首先,将采集到的含有缺...专利查询请上爱企查
1.MATLAB实现SSA-CNN-LSTM-Attention数据分类预测,运行环境Matlab2021b及以上; 2.基于麻雀优化算法(SSA)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)、SE注意力机制的数据分类预测程序; 3.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用;SSA优化算法优化学习率、正则化系数、神经元个数...
为提高月径流预测精度,提出了变分模态分解(VMD)和麻雀搜索算法(SSA)与长短期记忆神经网络(LSTM)相耦合,建立了月径流预测模型(VMD-SSA-LSTM).首先利用VMD对历史径流数据进行分解,然后依据SSA对LSTM的参数进行寻优,并将分解出的月径流分量输入到LSTM神经网络,最后将每个分量的预测值相加,得到月径流预测值,并以福建池潭...
摘要:本发明公开了一种基于SSA优化Bi‑LSTM‑GRU模型实现工业用户负荷预测的方法及系统,该方法包括以下步骤:(1)获取工业用户的历史负荷数据集,对数据集中的数据进行预处理,通过Bi‑LSTM模型和GRU模型计算负荷预测值,根据Bi‑LSTM和GRU模型的预测值的损失比搭建Bi‑LSTM‑GRU模型;(2)根据麻雀搜索算法对所搭...