深圳四站合一网站建设电话,教育网站模板,网站手机端优化,建设银行 企业回归预测 | MATLAB实现POA-CNN-LSTM鹈鹕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 目录 回归预测 | MATLAB实现POA-CNN-LSTM鹈鹕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预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 MATLAB实现POA-CNN…回归预测 | MATLAB实现POA-CNN-LSTM鹈鹕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 目录 回归预测 | MATLAB实现POA-CNN-LSTM鹈鹕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预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 MATLAB实现POA-CNN-LSTM鹈鹕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完整源码和数据) 1.MATLAB实现POA-CNN-LSTM鹈鹕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完整源码和数据) 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.鹈鹕算法优化参数为学习率隐含层节点正则化参数 5.excel数据方便替换运行环境2020及以上。 模型描述 POA-CNN-LSTM鹈鹕算法是一种用于优化卷积长短期记忆神经网络Convolutional Long Short-Term Memory, CNN-LSTM的多输入单输出回归预测的算法。这个算法的名字中的鹈鹕可能是指作者或团队的名称它们开发了这种算法并进行了相应的改进。 CNN-LSTM是一种融合了卷积神经网络Convolutional Neural Network, CNN和长短期记忆神经网络Long Short-Term Memory, LSTM的模型。它在时间序列数据上表现良好能够捕捉输入数据中的时序依赖关系和空间特征。然而CNN-LSTM模型的性能仍然可以通过算法的改进进行优化。POA-CNN-LSTM鹈鹕算法可能是基于对CNN-LSTM模型的改进和调整而开发的。通过调整CNN-LSTM模型中的超参数如神经元数量、学习率、优化器类型等来最大化模型的性能。这可以通过使用网格搜索或随机搜索等技术来完成。实际上POA-CNN-LSTM鹈鹕算法的具体优化方法可能还涉及其他技术和改进。详细的算法细节和具体实现需要参考相关的文献或资料。 程序设计
完整源码和数据获取方式1私信博主回复POA-CNN-LSTM鹈鹕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同等价值程序兑换完整程序和数据下载方式2(订阅《组合优化》专栏同时获取《组合优化》专栏收录的任意8份程序数据订阅后私信我获取)MATLAB实现POA-CNN-LSTM鹈鹕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
%% 获取最优种群for j 1 : SearchAgentsif(fitness_new(j) GBestF)GBestF fitness_new(j);GBestX X_new(j, :);endend%% 更新种群和适应度值pop_new X_new;fitness fitness_new;%% 更新种群 [fitness, index] sort(fitness);for j 1 : SearchAgentspop_new(j, :) pop_new(index(j), :);end%% 得到优化曲线curve(i) GBestF;avcurve(i) sum(curve) / length(curve);
end%% 得到最优值
Best_pos GBestX;
Best_score curve(end);%% 得到最优参数
NumOfUnits abs(round( Best_pos(1,3))); % 最佳神经元个数
InitialLearnRate Best_pos(1,2) ;% 最佳初始学习率
L2Regularization Best_pos(1,1); % 最佳L2正则化系数
%
inputSize k;
outputSize 1; %数据输出y的维度
% 参数设置
opts trainingOptions(adam, ... % 优化算法AdamMaxEpochs, 20, ... % 最大训练次数GradientThreshold, 1, ... % 梯度阈值InitialLearnRate, InitialLearnRate, ... % 初始学习率LearnRateSchedule, piecewise, ... % 学习率调整LearnRateDropPeriod, 6, ... % 训练次后开始调整学习率LearnRateDropFactor,0.2, ... % 学习率调整因子L2Regularization, L2Regularization, ... % 正则化参数ExecutionEnvironment, gpu,... % 训练环境Verbose, 0, ... % 关闭优化过程SequenceLength,1,...MiniBatchSize,10,...Plots, training-progress); % 画出曲线参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm1001.2014.3001.5501 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm1001.2014.3001.5501
