个人网站设计源代码,优书网所有书单,长沙模板建站平台,软件外包官网回归预测 | MATLAB实现SO-CNN-LSTM蛇群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SO-CNN-LSTM蛇群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SO-CNN-LS…回归预测 | MATLAB实现SO-CNN-LSTM蛇群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SO-CNN-LSTM蛇群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SO-CNN-LSTM蛇群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SO-CNN-LSTM蛇群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.蛇群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 SO-CNN-LSTM蛇群算法是一种用于优化卷积长短期记忆神经网络的算法用于多输入单输出的回归预测问题。下面我会一步一步地解释这个算法的各个组成部分。 首先卷积长短期记忆神经网络Convolutional LSTM。它是一种结合了卷积神经网络和长短期记忆神经网络的混合模型能够处理序列数据和图像数据。在卷积LSTM中卷积层用于提取输入数据的特征LSTM层则用于对这些特征进行时间依赖性建模以便对序列数据进行建模。 SO-CNN-LSTM蛇群算法。该算法是一种采用蛇群算法进行优化的算法它可以帮助我们在训练过程中找到最优的模型参数。在该算法中我们将卷积LSTM网络的参数作为待优化的变量使用蛇群算法进行参数搜索。蛇群算法是一种模拟蛇群觅食行为的启发式算法能够在搜索空间中高效地寻找最优解。多输入单输出回归预测问题。这是一种将多个输入数据映射到一个输出数据的问题。在这种情况下我们可以使用卷积LSTM网络来处理每个输入数据然后将它们的结果合并在一起得到最终的输出结果。在训练过程中我们可以使用已知的输入和输出数据来训练模型以便它能够对输入数据进行准确的预测。总的来说SO-CNN-LSTM蛇群算法是一种用于优化卷积长短期记忆神经网络的算法用于多输入单输出的回归预测问题。它能够帮助我们在训练过程中找到最优的模型参数以便我们可以对输入数据进行准确的预测。 程序设计
完整源码和数据获取方式1私信博主或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)回归预测 | MATLAB实现SO-CNN-LSTM蛇群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
