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一、程序及算法内容介绍#xff1a;
基本内容#xff1a;
亮点与优势#xff1a; 二、实际运行效果#xff1a; 三、算法介绍#xff1a;
灰狼优化算法#xff1a;
卷积神经网络-长短期记忆网络#xff1a;
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一、程序及算法内容介绍
基本内容
亮点与优势 二、实际运行效果 三、算法介绍
灰狼优化算法
卷积神经网络-长短期记忆网络
四、完整程序下载 一、程序及算法内容介绍
基本内容 本代码基于Matlab平台编译将GWO(灰狼群优化算法)与CNN-LSTM卷积-长短期记忆神经网络结合进行多输入数据回归预测 输入训练的数据包含7个特征1个响应值即通过7个输入值预测1个输出值多变量回归预测输入输出个数可自行指定 归一化训练数据提升网络泛化性 通过GWO算法优化CNN-LSTM网络的学习率、卷积核大小、神经元个数共三个超参数记录下最优的网络参数 训练CNN-LSTM网络进行回归预测实现更加精准的预测 迭代计算过程中自动显示优化进度条实时查看程序运行进展情况 自动输出多种多样的的误差评价指标自动输出大量实验效果图片
亮点与优势 注释详细几乎每一关键行都有注释说明适合小白起步学习 直接运行Main函数即可看到所有结果使用便捷 编程习惯良好程序主体标准化逻辑清晰方便阅读代码 所有数据均采用Excel格式输入替换数据方便适合懒人选手 出图详细、丰富、美观可直观查看运行效果 附带详细的说明文档下图其内容包括算法原理使用方法说明 二、实际运行效果 三、算法介绍
灰狼优化算法
灰狼优化算法GWO是一种基于模拟灰狼群体捕食行为的启发式优化算法核心思想源于模拟灰狼群体的社会行为分为三个主要角色Alphaα、Betaβ和Deltaδ分别代表群体中的领导狼以及Omegaω作为辅助狼。这三个角色根据其在问题空间中的适应度来调整其位置模拟灰狼群体的协作捕食过程在平衡探索和开发方面表现良好。该算法在工程领域如神经网络、调度、控制、电力系统等有广泛应用具有较强的全局搜索能力和性能优越的特点。
卷积神经网络-长短期记忆网络
CNN-LSTM是一种深度学习模型结合了卷积神经网络CNN和长短时记忆网络LSTM。这种结合使得模型能够处理融合了空间和时间信息的序列数据。
卷积神经网络CNNCNN主要用于处理空间信息如图像数据。它通过卷积操作来提取输入数据中的空间特征具有良好的特征提取能力和参数共享特性。长短时记忆网络LSTMLSTM主要用于处理时间序列数据如文本、语音等。它能够捕捉数据中的时间依赖关系避免了传统循环神经网络中的梯度消失或爆炸问题具有长期记忆能力。
CNN-LSTM模型结合了这两种网络的优势可以在时间序列数据中同时提取空间特征通过CNN和时间依赖关系通过LSTM。这使得CNN-LSTM模型在诸如视频分析、动作识别、气象预测等任务中表现出色。通过CNN的空间特征提取和LSTM的时间建模CNN-LSTM能够更有效地处理具有时空信息的序列数据。
四、完整程序下载
