麻雀算法优化的SSA-LSTM模型用于时序时间序列数据预测（附带Matlab代码）

最新推荐文章于 2025-12-01 22:20:41 发布
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本文介绍了SSA-LSTM模型，结合麻雀算法和LSTM，用于时序时间序列数据预测。该模型通过麻雀算法优化LSTM参数，提升预测性能，适用于金融、交通、能源等领域的时间序列预测。文章包含Matlab代码实现。

麻雀算法优化的SSA-LSTM模型用于时序时间序列数据预测（附带Matlab代码）

在本文中，我们将介绍一种基于麻雀算法优化的SSA-LSTM（Sparrow Search Algorithm-Long Short-Term Memory）模型，用于时序时间序列数据的预测。我们将详细解释该模型的原理，并提供相应的Matlab代码供读者参考。

  1. 引言
    时序时间序列数据预测在许多领域中都具有广泛的应用，如金融、交通、能源等。传统的预测方法如ARIMA、SARIMA等存在一些局限性，无法很好地捕捉数据中的非线性关系和长期依赖性。因此，近年来，深度学习模型被广泛应用于时序数据的预测任务中。

  2. LSTM模型简介
    长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种特殊的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），被广泛用于处理序列数据。LSTM通过门控机制有效地解决了传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸等问题，能够更好地捕捉序列数据中的长期依赖关系。

  3. SSA-LSTM模型
    SSA-LSTM模型是一种结合了麻雀算法和LSTM的预测模型。麻雀算法是一种基于麻雀群体行为的启发式优化算法，模拟了麻雀群体在搜索食物、避免风险等行为过程中的优化策略。SSA-LSTM模型通过将麻雀算法应用于LSTM模型的优化过程中，提高了模型的预测性能。

  4. 算法步骤
    SSA-LSTM模型的算法步骤如下：
    （1）数据预处理：对原始时间序列数据进行归一化处理。
    （2）构建麻雀算法：实现麻雀算法的初始化、飞行和更新过程。
    （3）构建LSTM模型：搭

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机器学习-46-ML-02-Gradient Descent as LSTM(元学习-用LSTM做Gradient Descen)
迷雾总会解
01-19 1029
上次说到meta learning是在训练一个learning algorithm。使用的方法是梯度下降，这次我们研究如何将这个learning algorithm看作是一个LSTM，我们通过训练这个LSTM网络来实现我们的meta learning。
【lssvm回归预测】基于麻雀算法优化最小二乘支持向量机SSA-LSSVM实现风电数据回归预附Matlab源码
qq_59747472的博客
01-24 628
本文提出一种麻雀算法优化基于最小二乘支持向量机的数据预测方法。LSSVM 是一种新型机器学习算法，其在传统支持向量机 SVM 基础上，将二次规划问题中的不等式约束改为等式约束，极大地方便了求解过程，克服了数据集粗糙、数据集波动性大等问题造成的异常回归，能有效避免 BP 神经网络等方法中出现的局部最优等问题。麻雀搜索算法( sparrow search algorithm，SSA) 是新群智能优化算法，具有良好的全局搜索能力和 快速收敛性。
【ARIMA-WOA-LSTM】合差分自回归移动平均方法-鲸鱼优化-长短期记忆神经网络研究（Python代码实现）
Yan_she_He的博客
06-15 1241
[1]沈露露,梁嘉乐,周雯.基于ARIMA-LSTM的能量预测算法[J].无线电通信技术,2023,49(01):150-156. [2]岑威钧,王肖鑫,蒋明欢.基于EEMD-LSTM-ARIMA的土石坝渗压预测模型研究[J].水资源与水工程学报,2023,34(02):180-185. [3]王鑫,李安桂,李扬,卜令晨,彭怀午,牛东圣,许晨琛,韩欧.基于ARIMA-LSTM模型的综合能源系统负荷与风光资源预测[J].西安建筑科技大学学报(自然科学版),2022,54(05):762-769.DOI:1
时序预测 | MATLAB实现SSA-LSTM、LSTM(麻雀算法优化长短期记忆神经网络)时间序列预测对比
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
08-09 2836
时序预测 | MATLAB实现SSA-LSTM(麻雀算法优化长短期记忆神经网络)时间序列预测
SSA-LSTM，即麻雀搜索算法SSA优化LSTM的程序
2301_78031863的博客
05-08 423
直接运行可以出拟合预测图，优化迭代图，多种评价指标，便于分析学习。SSA-LSTM，即麻雀搜索算法SSA优化LSTM的程序。本程序优化隐含层神经元个数，最佳学习率，最佳迭代次数。程序内注释详细，直接替换数据就可以用，可学习性强。相较于不经过优化的LSTM，预测精度明显提高。程序语言为matlab。
基于改进麻雀算法优化CNN-LSTM-Attention模型的数据回归预测 注意力机制 精选版
08-31
内容概要：本文提出一种基于改进麻雀算法（ISSA）优化卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的数据回归预测模型，适用于多变量单输出或时序单列预测任务。通过引入tent混沌映射初始化、...
【LSTM时序预测】基于麻雀算法优化长短时记忆SSA-LSTM时间序列数据预测（含前后对比）附Matlab代码.rar
10-28
本篇内容将详细探讨【LSTM时序预测】基于麻雀算法优化长短时记忆SSA-LSTM时间序列数据预测，该研究工作以Matlab软件为平台，提出了一种结合麻雀算法对长短时记忆网络（LSTM）进行优化的新型时间序列预测方法。...
SSA-CNN-LSTM-Attention麻雀算法优化多变量时间序列预测，含优化前后对比（Matlab完整源码和数据）
08-20
1.Matlab实现SSA麻雀算法优化CNN-LSTM-Attention多变量时间序列预测，含优化前后对比（Matlab完整源码和数据）优化学习率，神经元个数，注意力机制的键值, 正则化参数。 2.输出MAE 、 MAPE、MSE、RMSE、R2多指标评价...
基于麻雀优化算法SSA优化CNN-LSTM模型的多特征分类实现及可视化(Matlab)
04-07
内容概要：本文详细介绍了一种利用麻雀优化算法（SSA）优化CNN-LSTM模型的方法，用于多特征输入的二分类或多分类任务。首先介绍了模型架构，包括1D卷积层、批规范化层、ReLU激活层、池化层、LSTM层和平铺层等组件。...
MATLAB实现SSA-LSTM、LSTM麻雀算法优化长短期记忆神经网络时间序列预测(含优化前后对比)
m0_60703264的博客
04-22 248
2020 年 12 月 21 日，在国家电网公司召开的学习会上，国家电网公司党组副书记、总经理辛保安表示，随着全国经济的快速恢复，用电量将保持持续的快速发展以及增长，预估 2021 全国社会用电量 7.9 万亿千瓦时，相较于 2020 年增加 6.5%。一个国家的经济发展评价标准在全社会用电量上可以很好的体现。2010年至 2021 年的全社会用电量如图 1.1 所示。因为电能是一种具有很强实时性的能源，所以电能大规模的储存受制与当前电力储存技术。
【LSTM分类】基于麻雀算法优化长短期记忆神经网络SSA-LSTM的数据分类预测附matlab代码 标准
matlab_dingdang的博客
11-01 196
随着科技的不断发展，各种复杂的系统和设备在我们的日常生活中得到了广泛应用。然而，由于系统的复杂性和设备的多样性，故障的发生不可避免。故障诊断是解决这些问题的关键步骤之一，它能够帮助我们快速准确地找出故障的原因，从而采取相应的措施进行修复。近年来，神经网络在故障诊断领域中展现出了巨大的潜力。长短期记忆神经网络（LSTM）是一种特殊的循环神经网络，它在处理序列数据时表现出色。然而，传统的LSTM模型在处理故障诊断问题时存在一些挑战，例如在训练过程中容易陷入局部最优解、模型复杂度高等问题。
【SSA-LSTM】基于麻雀算法优化LSTM 模型预测研究（Matlab代码实现）
2201_75454341的博客
04-19 245
本研 究 利 用 麻 雀搜索算法 ( SSA) 以 提 高LSTM 模型准确度为优化目标，以 LSTM 模型中超参数为优化对象，对 LSTM 进行优化，搭建 SSA-LSTM 神经网络模型;将 SSA-LSTM 模型参数的预测。
基于麻雀搜索算法（SSA）优化长短期记忆神经网络参数SSA-LSTM冷、热、电负荷预测（Python代码实现）
m0_73907476的博客
01-02 1312
电力负荷预测实质是时间序列预测问题，存在非平稳性和影响因素的复杂性。为了提高预测精度，解决长短期记忆神经网络（LSTM）参数选取随机性大、选取困难的问题，本文提出了一种利用麻雀搜索算法（SSA）优化长短期记忆神经网络参数的短期电力负荷预测模型（SSA-LSTM）,通过历史用电负荷数据、相关影响因素数据对待预测日进行负荷预测。本文建立SSA-LSTM模型，进行冷、热、电负荷预测。先对时间序列进行奇异谱分析，对时间序列进行分组、重构，然后利用LSTM进行冷、热、电负荷预测。
Meta Learning Gradient Descent as LSTM 李宏毅机器学习笔记
weixin_41684423的博客
04-07 492
以上结构类似于RNN(LSTM)结构，其中θ类似于隐向量，training data就是输入X以下具体说明。 一、LSTM review Ct-1和Ct改变会很小，所以保持了长期依赖，ht-1和ht变化大代表了短期依赖。 zi输入门，zf遗忘门，zo输出门 ct=z和zi做点乘+zf和ct-1点乘（选择选择ct-1还是遗忘） ht=zo和tanh(ct) yt=激活（W’ht） 二、LSTM与Gradient descent的联系 1.另ct-1换成θt-1...
Leetcode 65 固定长度窗口 | 中心辐射型固定窗口
im_AMBER的博客
12-01 816
窗口是 “连续固定长度” 还是 “以某个点为中心辐射”？若题目说 “长度为 k 的子数组”→ 普通固定窗口；若题目说 “半径为 k”“以每个元素为中心”→ 中心辐射型窗口。结果是 “每个窗口对应一个值” 还是 “每个索引对应一个值”？前者→普通固定窗口；后者→中心辐射型窗口。
基于A*算法的雷雨绕飞路径MATLAB实现
2501_92729044的博客
11-30 248
本文提出了一种基于A算法的雷雨绕飞路径规划方法。该方法首先生成模拟雷雨天气图并进行二值化处理，识别危险区域；然后检测计划航路中需要绕飞的航段，通过A算法为每个航段生成左右绕飞候选路径；接着进行视距优化和平行路径拓展以提高安全性；最后整合各航段最优路径构建完整绕飞航路。实验结果表明，该方法能有效避开危险区域，生成安全且长度优化的绕飞路径。关键创新点包括：1) 结合雷达天气数据的精细化处理；2) 多候选路径生成与优化机制；3) 完整航路构建策略。可视化界面直观展示了各阶段路径规划效果。
八.函数递归
weixin_60668256的博客
12-01 406
return 0;
2025年全国大学生统计科学与算法编程挑战赛——算法赛道（一）
最新发布
qq_73044452的博客
12-01 256
摘要：本文包含三个编程问题的解决方案。1) 贪吃蛇问题：通过解析移动指令计算蛇最终所在格子的编号；2) 经济小鱼问题：计算前两局存钱、后两局花钱，最终剩余指定金币的方案数；3) 小理吃甜食问题：模拟多轮糖果挑选过程，计算小理获得的最大总糖果值。每个问题都给出了完整的C++实现代码，涉及字符串处理、数学计算和模拟算法等技术。
强化学习[page13]【chapter7】时序差分方法算法介绍
4AM_明朝百晓生
12-01 389
其次，式(7.1)中的TD算法仅能估计给定策略的状态值。尽管如此，本节介绍的TD算法非常基础，对理解本章其他算法至关重要。例如，本章介绍的所有算法都属于时序差分学习的范畴。为简洁起见，式(7.2)常被省略，但必须意识到若缺少该式，算法在数学上将不完整。TD 方法的一个特点是，它在每个时间步更新其值估计，而 MC 方法则要等到回合结束才更新。TD学习的核心思想是基于新获得的信息来修正当前对状态值的估计。因此，TD误差不仅反映两个时间步之间的差异，更重要的是反映了估计值。反映了时间步t与t+1之间的差异。
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