辽宁企业网站建设公司,店铺网络营销策划方案,经典网站建设案例,电商设计要学多久回归预测 | MATLAB实现POA-CNN-BiLSTM鹈鹕算法优化卷积双向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-BiLSTM鹈鹕算法优化卷积双向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 MATLA…回归预测 | MATLAB实现POA-CNN-BiLSTM鹈鹕算法优化卷积双向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-BiLSTM鹈鹕算法优化卷积双向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-BiLSTM鹈鹕算法优化卷积双向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-BiLSTM鹈鹕算法优化卷积双向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 POA-CNN-BiLSTM鹈鹕算法是一种用于回归预测的神经网络模型它结合了卷积神经网络(CNN)、双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)和多输入单输出的架构。 在这个模型中卷积神经网络用于从输入数据中提取特征双向长短期记忆神经网络用于处理序列数据并且多输入单输出的架构可以同时处理多个输入变量并输出一个预测结果。这个模型的名称中的“鹈鹕”指的是一种候鸟可能是因为这个模型可以处理多个输入变量就像候鸟可以飞行和浮游。 优化这个模型的方法可以包括以下几个方面 数据预处理对输入数据进行预处理可以提高模型的性能。可以进行数据归一化、标准化或者进行特征选择和降维等操作以减少输入数据的维度和噪声从而更好地提取特征。 超参数调优选择合适的超参数可以提高模型的性能。 正则化使用正则化技术可以减少模型的过拟合。可以使用L1、L2正则化、dropout等技术来避免模型过度拟合训练数据。 综上所述优化POA-CNN-BiLSTM鹈鹕算法可以通过多种方法进行通过这些方法的结合可以提高模型的性能和泛化能力从而更好地预测回归结果。 基于卷积神经网络和双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络的深度学习网络结构。采用特征融合的方法,通过卷积网络提取出浅层特征与深层特征并进行联接,对特征通过卷积进行融合,将获得的矢量信息输入BiLSTM单元。 程序设计
完整源码和数据获取方式1私信博主同等价值程序兑换完整源码和数据下载方式2(资源处直接下载)MATLAB实现POA-CNN-BiLSTM鹈鹕算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测完整程序和数据下载方式3(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-BiLSTM鹈鹕算法优化卷积双向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
