网站设置5个关键词,网站优化建设哈尔滨,购书网站开发的意义,wordpress文本目录SSA-TCN麻雀算法优化时间卷积神经网络时间序列预测未来Matlab实现 目录 SSA-TCN麻雀算法优化时间卷积神经网络时间序列预测未来Matlab实现预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍
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1.Matlab实现SSA-TCN麻雀算法优化时间卷积神经网络时间序列预测未来优化学习率卷积核的数量正则化系数
2.运行环境Matlab2021及以上data为数据集单变量时间序列预测 3.递归预测未来数据可以控制预测未来大小的数目适合循环性、周期性数据预测 4.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MBE、MSE等评价指标 以上运行环境Matlab2023及以上。 直接替换Excel数据即可用注释清晰适合新手小白直接运行主文件一键出图。 代码特点参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。
程序设计
完整源码和数据获取方式私信回复SSA-TCN麻雀算法优化时间卷积神经网络时间序列预测未来Matlab实现。
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行%% 划分训练集和测试集
P_train res(1: num_train_s, 1: f_);
T_train res(1: num_train_s, f_ 1: end);
M size(P_train, 2);P_test res(num_train_s 1: end, 1: f_);
T_test res(num_train_s 1: end, f_ 1: end);
N size(P_test, 2);%% 数据归一化
[P_train, ps_input] mapminmax(P_train, 0, 1);
P_test mapminmax(apply, P_test, ps_input);[t_train, ps_output] mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test mapminmax(apply, T_test, ps_output);%% 数据平铺
P_train double(reshape(P_train, f_, 1, 1, M));
P_test double(reshape(P_test , f_, 1, 1, N));t_train t_train;
t_test t_test ;%% 数据格式转换
for i 1 : Mp_train{i, 1} P_train(:, :, 1, i);
endfor i 1 : Np_test{i, 1} P_test( :, :, 1, i);
end%% 参数设置
options trainingOptions(adam, ... % Adam 梯度下降算法MaxEpochs, 100, ... % 最大训练次数 InitialLearnRate, 0.01, ... % 初始学习率为0.01LearnRateSchedule, piecewise, ... % 学习率下降LearnRateDropFactor, 0.1, ... % 学习率下降因子 0.1LearnRateDropPeriod, 70, ... % 经过训练后 学习率为 0.01*0.1Shuffle, every-epoch, ... % 每次训练打乱数据集Verbose, 1);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
