【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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分类专栏： 2024年付费专栏智能算法优化神经网络分类预测（奶茶价版） 文章标签： matlab
于 2023-11-08 21:55:51 首次发布
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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。
基于MATLAB的鲸鱼算法优化LSTM时间序列预测
TechGlide的博客
09-14 96
在本文中，我们将介绍如何使用MATLAB对LSTM模型进行时间序列预测，并通过鲸鱼算法对模型进行优化。首先，我们使用MATLAB的深度学习工具箱构建了一个简单的LSTM模型，并对其进行训练。最后，我们介绍了如何使用MATLAB的优化工具箱中的鲸鱼算法对LSTM模型进行优化，以获取更好的预测结果。通过以上的代码示例，我们展示了如何使用MATLAB来构建基于鲸鱼算法优化的LSTM模型进行时间序列预测。在适应度函数中，我们需要根据输入的模型参数来训练LSTM模型，并计算预测结果与目标数据之间的差异。
基于Tensorflow2.0的鲸鱼优化算法（WOA）优化LSTM水流量模型
sgd7518182的博客
06-09 655
完整代码加qq1019312261获取
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 6121
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
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 6680
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。
【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】.zip
02-10
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【LSTM时间序列预测】鲸鱼算法优化LSTM时间序列预测【含Matlab源码 1687期】.zip
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02-10
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【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 1687期】.zip
09-10
优快云海神之光上传的全部代码均可运行，亲测可用，尽我所能，为你服务； 1、代码压缩包内容 ...4.4.4 鲸鱼算法WOA/麻雀算法SSA优化LSTM 4.4.5 萤火虫算法FA/差分算法DE优化LSTM 4.4.6 其他优化算法优化LSTM
【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
【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
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 1545
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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11-05 350
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 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！
【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
05-24 753
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
08-21 175
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。
【通信】密集城市环境中 C-V2I 通信的协作资源管理matlab复现
qq_59747472的博客
02-01 985
基于蜂窝的车联网 (C-V2X) 是一种新兴且有前景的技术，可通过支持安全关键服务和非安全服务来支持车辆通信。C-V2X 通信是管理和推进未来交通安全和移动性的核心解决方案。在本文中，我们为曼哈顿密集的城市环境设计了一种基于蜂窝的车辆到基础设施（V2I）通信模型，该环境在小区边缘区域部署了许多道路，从而导致严重的同信道干扰（CCI）。因此，我们的目标是利用两种协作干扰管理动态小区间干扰协调（ICIC）和协调多点（CoMP）等方案可减轻干扰并提高通信可靠性。
LSTM时序预测 | 基于WOA-BiLSTM鲸鱼算法优化双向长短期记忆网络时间序列预测MATLAB源码
m0_60703264的博客
04-28 451
时间序列流量的预测问题是近年来机器学习的一个热点问题,通过改变长短期记忆网络(LSTM)层数,网络层神经元的个数,网络层之间的连接方式,特殊网络层的应用等网络结构以及优化器和损失函数的选择可以极大地提高预测的精度.本文提出WOA-BiLSTM算法,该算法是在传统LSTM算法上进行改进的单一模型,模型设计的复杂度低,可以提高机器学习的效率.实验结果表明,与传统模型相比,该模型具有较好的泛化能力.1.1 鲸鱼算法。
【BiLSTM数据预测】基于matlab双向长短时记忆BiLSTM数据预测【含Matlab源码 1824期】
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03-28 4785
双向长短时记忆BiLSTM数据预测 完整代码和数据，数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！
【WOA-CNN-LSTM】基于鲸鱼算法优化深度学习预测模型的超参数研究（Matlab代码实现）
weixin_66436111的博客
11-12 129
接着，我们将鲸鱼算法应用于LSTM模型的超参数优化中，并通过实验验证了该方法的有效性。实验结果表明，基于鲸鱼算法的超参数优化方法能够显著提高LSTM模型的预测性能，证明了该方法的有效性和实用性。鲸鱼算法是一种新型的优化算法，模拟了鲸鱼觅食的行为，具有全局搜索能力和快速收敛的特点。通过将鲸鱼算法应用于LSTM模型的超参数优化中，可以有效提高LSTM模型的预测性能。实验结果表明，与传统的超参数选择方法相比，基于鲸鱼算法的超参数优化方法能够显著提高LSTM模型的预测性能。长短期记忆神经网络；行百里者，半于九十。
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