WOA 中每个座头鲸的位置代表一个潜在解,通过在解空间中不断更新鲸鱼的位置,最终获得全局最优解。 1.3 卷积神经网络 CNN 特征提取的流程见图 1。 通过CNN 特征提取后得到具有时间依赖性的数据,将数据输入到 LSTM 神经网络中进行训练。 长短时记忆网络( LSTM) 是在循环神经网络(RNN)的基础上加以改进而来 1.4 ...
本文提出了一种基于鲸鱼算法(WOA)优化长短期记忆神经网络(LSTM)模型的超参数选择方法。首先,我们介绍了LSTM模型的结构和训练过程。然后,我们详细介绍了鲸鱼算法的原理和优化过程。接着,我们将鲸鱼算法应用于LSTM模型的超参数优化中,并通过实验验证了该方法的有效性。实验结果表明,基于鲸鱼算法的超参数优化方法能够显著...
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...
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...
WOA 中每个座头鲸的位置代表一个潜在解,通过在解空间中不断更新鲸鱼的位置,最终获得全局最优解。 1.3 卷积神经网络 CNN 特征提取的流程见图 1。 通过CNN 特征提取后得到具有时间依赖性的数据,将数据输入到 LSTM 神经网络中进行训练。 长短时记忆网络( LSTM) 是在循环神经网络(RNN)的基础上加以改进而来 1.4 ...