【LSTM时序预测】鲸鱼算法优化卷积长短期记忆神经网络WOA-CNN-LSTM股价序列预测【含Matlab源码 3008期】

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分类专栏： 2024年神经网络分类预测（奶茶价版） 文章标签： matlab
于 2023-11-05 07:19:51 首次发布
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使用鲸鱼算法优化的长短时记忆网络（WOA-LSTM）预测股票数据，附带matlab代码
PixelLancer的博客
08-08 182
近年来，深度学习在股票数据预测方面引起了极大的关注。长短时记忆网络（LSTM）是深度学习中的一种特殊的循环神经网络，在处理时序数据方面表现出色。然而，由于市场的高度不确定性和复杂性，股票价格的波动颇为剧烈，因此，对股票的预测成为了各大投资机构和个人投资者必备的一项技能。以上是基于鲸鱼算法优化的LSTM网络进行股票预测的matlab代码。通过使用鲸鱼算法优化LSTM网络，可以更好地捕捉股票价格中的规律，提高预测的准确率。使用鲸鱼算法优化的长短时记忆网络（WOA-LSTM）预测股票数据，附带matlab代码。
使用鲸鱼算法优化LSTM模型进行时间序列预测
2301_79331328的博客
09-12 214
接下来，我们定义了一个简单的LSTM模型，其中包含一个序列输入层、一个LSTM层、一个全连接层和一个回归层。然后，我们定义了优化问题，将LSTM模型的参数作为优化变量，目标函数为预测误差的平均值。运行优化后，我们使用优化的参数训练LSTM模型，并对测试集进行预测。然而，为了提高LSTM模型的性能，我们可以结合鲸鱼算法进行参数优化。通过结合深度学习和优化算法，我们可以提高时间序列预测模型的性能，从而更准确地预测未来的趋势和行为。我们将使用该数据集来训练和测试LSTM模型，并利用鲸鱼算法来优化模型的参数。
深度学习模型 CNN+LSTM 预测收盘价
热门推荐
joinquantdata的博客
02-14 1万+
—— 本篇文章 by HeartBearting 上一篇浏览量很大，感谢各位的关注！ 能够在这里分享一些实验，一起领略 数据科学之美，也很开心。 以后，这个实验的模型会不断深化。 之后，也会分享一些 论文里 基于深度学习的时间序列预测模型。 数据由JQData本地量化金融数据支持 上一篇做了2个实验，预测黄金期货主力合约的收盘价。 实验2： 使⽤历史前5个时刻的 open close high...
鲸鱼算法优化LSTM超参数-神经元个数-dropout-batch_size
机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习
11-12 6119
本文主要讲解：使用鲸鱼算法优化LSTM超参数-神经元个数-dropout-batch_size
基于Tensorflow2.0的鲸鱼优化算法（WOA）优化LSTM水流量模型
sgd7518182的博客
06-09 652
完整代码加qq1019312261获取
【LSTM时序预测】鲸鱼算法优化卷积长短期记忆神经网络WOA-CNN-LSTM股价序列预测【含Matlab源码 3008期】.zip
最新发布
02-15
优快云 Matlab研究室上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； ...
【LSTM时序预测】基于鲸鱼算法优化卷积长短期记忆神经网络WOA-CNN-LSTM实现股价序列预测附matlab代码.rar
10-28
在当今的金融市场分析和预测领域，长短期记忆网络（LSTM）作为一种特殊的循环神经网络（RNN）结构，因其能够学习和记住时间序列数据中的长期依赖性而受到广泛关注。LSTM的这些特性使其在处理和预测具有时间序列特性...
鲸鱼算法优化卷积长短期记忆神经网络WOA-CNN-LSTM股价序列预测【含Matlab源码 3008期】.zip
06-23
卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命...
MATLAB实现WOA-CNN-LSTM鲸鱼算法优化卷积神经网络-长短期记忆网络数据分类预测（完整源码和数据）
02-21
基于鲸鱼算法(WOA)优化卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)分类预测，WOA-CNN-LSTM多特征输入模型。（完整源码和数据） 优化参数为：学习率，隐含层节点，正则化参数。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。...
基于鲸鱼算法(WOA)优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络(CNN-BiLSTM)分类预测（Matlab完整源码和数据)
02-23
基于鲸鱼算法(WOA)优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络(CNN-BiLSTM)分类预测，WOA-CNN-BiLSTM多特征输入模型。 优化参数为：学习率，隐含层节点，正则化参数。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释...
【lstm预测】基于鲸鱼算法优化lstm预测matlab源码.md
08-23
【lstm预测】基于鲸鱼算法优化lstm预测matlab源码.md
使用鲸鱼算法优化LSTM实现数据预测
BitSlinger的博客
09-11 274
在上述代码中，我们首先导入了必要的MATLAB工具箱，并加载了用于训练和测试数据预测的数据。然后，我们初始化了鲸鱼算法的参数，包括迭代次数、种群大小和参数的取值范围。接着，我们定义了适应度函数，该函数用于评估LSTM模型在给定参数配置下的性能。然后，我们定义LSTM模型的架构，并初始化鲸鱼算法的参数。该函数首先根据输入的参数更新LSTM模型的参数，然后使用训练数据训练模型，并在测试数据上评估模型的性能。通过以上步骤，我们成功地实现了基于鲸鱼算法优化的LSTM模型，并使用MATLAB进行了相应的实验。
【LSTM时间序列预测】基于matlab鲸鱼算法优化LSTM时间序列预测【含Matlab源码 105期】
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01-22 6676
1 鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）简介鲸鱼优化算法(WOA)，该算法模拟了座头鲸的社会行为，并引入了气泡网狩猎策略。1.1 灵感鲸鱼被认为是世界上最大的哺乳动物。一头成年鲸可以长达 30 米，重 180 吨。这种巨型哺乳动物有 7 种不同的主要物种，如虎鲸，小须鲸，鳁鲸，座头鲸，露脊鲸，长须鲸和蓝鲸等。鲸通常被认为是食肉动物，它们从不睡觉，因为它们必须到海洋表面进行呼吸，但事实上，鲸鱼有一半的大脑都处于睡眠状态。
Python实现WOA智能鲸鱼优化算法优化循环神经网络回归模型(LSTM回归算法)项目实战
张陈亚的博客
11-13 1543
Python实现WOA智能鲸鱼优化算法优化循环神经网络回归模型(LSTM回归算法)项目实战
【LSTM时间序列预测】鲸鱼算法优化LSTM时间序列预测【含Matlab源码 105期】
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11-08 313
鲸鱼算法优化LSTM时间序列预测 完整代码和数据，方可运行；数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！
【LSTM回归预测】基于鲸鱼算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络实现温度预测WOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention附matlab代码
k8291121的博客
12-30 1323
【LSTM回归预测】基于鲸鱼算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络实现温度预测WOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention附matlab代码
WOA-CNN-LSTM鲸鱼优化深度学习预测模型的超参数，Mtlab代码，包含特征可视化，数据由Excel导入，直接运行！
weixin_48747334的博客
11-09 848
WOA-CNN-LSTM多变量回归预测程序的功能： 1、多变量特征输入，单序列变量输出，输入前一天的特征，实现后一天的预测，超前24步预测。 2、通过WOA优化算法优化学习率、卷积核大小、神经元个数，这3个关键参数，以最小MAPE为目标函数。 3、提供损失、RMSE迭代变化极坐标图；网络的特征可视化图；测试对比图；适应度曲线（若首轮精度最高，则适应度曲线为水平直线）。 4、提供MAPE、RMSE、MAE等计算结果展示。 适用领域： 风速预测、光伏功率预测、发电功率预测、碳价预测等多种应用。
【MATLAB第36期】基于MATLAB的QOWOA-LSTM鲸鱼优化算法准反向策略的WOA优化LSTM时间序列预测模型 优势明显，注释详细，绘图丰富
随风飘摇的土木狗的博客
05-24 747
1.使用优化后的QOWOA算法优化LSTM超参数（学习率，隐藏层节点，正则化系数,训练次数）注释丰富，评价指标丰富，逻辑清晰，适合小白学习。QOWOA-LSTM测试集R-square决定系数（R2）：0.91914。QOWOA-LSTM训练集R-square决定系数（R2）：0.9858。QOWOA-LSTM训练集平均相对百分误差（MAPE）：1.5737%QOWOA-LSTM测试集平均相对百分误差（MAPE）：1.9105%QOWOA-LSTM训练集平均绝对误差（MAE）：0.0095498。
【无人机路径规划】无人机集群路径规划：蜣螂优化算法求解无人机集群路径规划
qq_59747472的博客
08-21 173
近年来，无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）技术日新月异，其应用领域也日益广泛，从农业植保、物流配送到环境监测、军事侦察，无人机都发挥着越来越重要的作用。尤其是在复杂环境下的集群作业方面，无人机集群路径规划更是成为了研究热点。相较于单个无人机，集群无人机能够完成更加复杂、耗时更长的任务，并具有更高的容错性和鲁棒性。然而，如何有效地规划无人机集群的飞行路径，使其能够在满足各种约束条件的同时，安全、高效地到达目标区域，依然面临着诸多挑战。
Matlab源码分享：WOA-CNN-LSTM-Attention鲸鱼算法优化多变量回归预测
资源摘要信息:"Matlab实现WOA-CNN-LSTM-Attention鲸鱼算法优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测" 1. **WOA-CNN-LSTM-Attention模型介绍**： - 该模型是结合了鲸鱼优化算法（WOA），卷积神经网络（CNN），长...
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