WOA(Whale Optimization Algorithm)是一种启发式优化算法,用于寻找最优超参数组合,以改进深度学习模型的性能。对于CNN-LSTM回归预测模型,调整CNN卷积核大小、LSTM神经元个数和学习率等超参数可以对模型性能产生显著影响。 CNN卷积核大小:卷积核大小决定了CNN网络的感受野,即每个卷积层可以捕获的特征的空间范围。选择不同...
实验结果表明,基于鲸鱼算法的超参数优化方法能够显著提高LSTM模型的预测性能,证明了该方法的有效性和实用性。 关键词:深度学习;长短期记忆神经网络;超参数优化;鲸鱼算法 1. 引言深度学习作为一种强大的机器学习方法,在图像识别、自然语言处理、时间序列预测等领域取得了显著的成就。然而,深度学习模型的性能很大程度上...
WOA(Whale Optimization Algorithm)是一种启发式优化算法,用于寻找最优超参数组合,以改进深度学习模型的性能。对于CNN-LSTM回归预测模型,调整CNN卷积核大小、LSTM神经元个数和学习率等超参数可以对模型性能产生显著影响。 CNN卷积核大小:卷积核大小决定了CNN网络的感受野,即每个卷积层可以捕获的特征的空间范围。选择不同...
1.MATLAB实现WOA-CNN-LSTM-Attention数据分类预测,运行环境Matlab2021b及以上; 2.基于鲸鱼优化算法(WOA)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)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;过WOA优化算法优化学习率、卷积核大小、神经元个数,这3个关键...
【基于WOA-CNN-LSTM鲸鱼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WOA-CNN-LSTM鲸鱼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。 WOA-CNN-LSTM回归预测源码链接:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJuUlZ9x WOA-CNN-BiLSTM...
1.MATLAB实现WOA-CNN-LSTM-Attention多变量时间序列预测(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,考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测, main.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹;
17 【时间序列预测 | CNN-BiGRU-Attention】CNN-BiGRU-Attention注意力机制结合卷积双向门控循环单元时间序列预测 00:41 【时序预测 | WOA-CNN-LSTM】WOA-CNN-LSTM鲸鱼算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测 00:38 【时序预测 | WOA-CNN-BiLSTM】WOA-CNN-BiLSTM鲸鱼算法优化卷积双向长短期记忆神经网络时间...
1.Matlab实现WOA-CNN-LSTM多特征分类预测,多特征输入模型,运行环境Matlab2020b及以上; 2.基于鲸鱼算法(WOA)优化卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)分类预测,优化参数为,学习率,隐含层节点,正则化参数; 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; ...
1.MATLAB实现WOA-CNN-LSTM-Attention数据分类预测,运行环境Matlab2021b及以上; 2.基于鲸鱼优化算法(WOA)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)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;过WOA优化算法优化学习率、卷积核大小、神经元个数,这3个关键...
1.MATLAB实现WOA-CNN-LSTM-Attention数据分类预测,运行环境Matlab2021b及以上; 2.基于鲸鱼优化算法(WOA)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)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;过WOA优化算法优化学习率、卷积核大小、神经元个数,这3个关键...