【LSTM时间序列预测】麻雀算法优化LSTM时间序列预测（含前后对比）【含Matlab源码 2029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 2023-11-09 10:45:36 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/KeepingMatlab/article/details/134306152
本文介绍了麻雀搜索算法(SSA)及其觅食行为模拟，强调其在优化问题中的应用，并与LSTM的控制流程进行对比，探讨了LSTM的记忆机制和门结构在处理序列数据中的作用。还提到了基于这些技术的电力负荷预测案例。

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🔊博主简介：985研究生，Matlab领域科研开发者；

🚅座右铭：行百里者，半于九十。

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【优化算法】麻雀搜索优化算法（SSA）【含Matlab源码 1288期】
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09-05 5225
麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)是于2020年提出的。SSA 主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发而提出的。该算法比较新颖，具有寻优能力强，收敛速度快的优点。1 算法原理建立麻雀搜索算法的数学模型，主要规则如下所述：（1）发现者通常拥有较高的能源储备并且在整个种群中负责搜索到具有丰富食物的区域，为所有的加入者提供觅食的区域和方向。在模型建立中能量储备的高低取决于麻雀个体所对应的适应度值(Fitness Value)的好坏。
基于MATLAB的麻雀算法优化LSTM车速预测
与其临渊羡鱼,不如退而结网
07-03 420
本文将介绍一种基于MATLAB和麻雀算法的方法，对LSTM车速预测模型进行优化。通过上述代码，我们使用MATLAB构建了一个简单的LSTM模型，并利用麻雀算法对其进行了优化。接下来，我们使用训练选项对模型进行了训练，并使用训练好的模型对测试集进行了车速预测。在该算法中，麻雀代表了问题的解，它们通过局部搜索和信息共享来不断改进自己的位置和速度，最终找到全局最优解。接下来，我们将结合麻雀算法和LSTM模型来进行车速预测。可以看出，经过麻雀算法优化的LSTM模型能够较好地拟合车速数据，并具有较高的准确性。
MATLAB实现SSA-LSTM麻雀算法优化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）
12-15
MATLAB实现SSA-LSTM麻雀算法优化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） 麻雀算法优化参数为隐含层节点数，最大训练代数，初始学习率参数。 数据为多输入回归数据，输入7个特征，输出1个变量。 运行环境MATLAB2018b及以上,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。
fisher最优分割
07-12
fisher分割的C语言实现，程序采用openMP并行化计算，多核系统下，大样本速度佳。
【图像分割】麻雀算法优化Kmeans图像分割【含Matlab源码 2030期】
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01-18 512
麻雀算法优化Kmeans图像分割 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【LSTM时间序列预测】基于matlab麻雀算法优化LSTM时间序列预测（含前后对比）【含Matlab源码 2029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时间序列预测】麻雀算法优化LSTM时间序列预测（含前后对比）【含Matlab源码 2029期】.zip
最新发布
02-10
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； ...
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...
【回归预测-LSTM预测】基于麻雀算法优化LSTM时间序列实现预测（含前后对比）附Matlab代码
matlab_dingdang的博客
08-07 1251
考虑投入的经济效应以及区域负荷特性，可以有效的减 少在不发达区域投入过多的电力系统规划升级，也是响应国家建设良性可持续 发展能源社会的号召。年持续 高温的期间用电量激增，此时国家电网公司依据负荷预测的数据选用最合适的 调度方案对电能进行调度，从而缓解了发电厂的发电压力。高精度的电力负荷预测可为电力公司规划和发电厂的发电量 提供理论依据，从而更好的对发电机组的开启与暂停进行配置。）短期负荷预测对未来几天高精度的预测结果，可以为国家电网公司对 发电厂的发电机组的启停进行合理的配置提供理论方面的依据。...
智能优化算法应用：基于麻雀搜索优化K-means图像分割算法 - 附代码
Jack旭的博客
10-31 5973
智能优化算法应用：基于麻雀搜索优化K-means图像分割算法 - 附代码 文章目录智能优化算法应用：基于麻雀搜索优化K-means图像分割算法 - 附代码1.K-means原理2.基于麻雀搜索算法的Kmeans聚类3.算法实验结果4.Matlab代码 摘要：基于麻雀搜索优化K-means图像分割算法。 1.K-means原理 K-Means算法是一种无监督分类算法，假设有无标签数据集： X=[x1,x2,...,xn](1) X = [x_1,x_2,...,x_n] \tag{1} X=[x1​,x2​
【图像分割】基于麻雀搜索优化K-means图像分割算法.md
08-23
【图像分割】基于麻雀搜索优化K-means图像分割算法.md
采用改进麻雀算法优化LSTM网络中的学习率、LSTM单元数
04-01
故障诊断方案 MATLAB代码 1、采用改进麻雀算法优化LSTM网络中的学习率、LSTM单元数。 2、与SSA、WOA、PSO、GA做对比，以训练集准确率、测试集准确率、训练时间、测试时间作为性能评价指标。 3、训练集准确率和测试集准确率各生成一个下面的图：测试集和训练集的准确度分开画图。 4、ISSA、SSA、WOA、PSO、GA-LSTM训练集和测试集的迭代次数和准确率/损失值各画在一张图上；ISSA-LSTM准确率要在95%以上。
基于麻雀搜索算法优化LSTM实现时间序列预测，赋注释、使用说明
04-12
编程语言为MATLAB，代码有注释。函数都封装完成，直接运行即可，运行主函数就可以对比LSTM基础模型和麻雀搜索算法优化后的LSTM模型。
【RVM预测】基于麻雀算法优化相关向量机RVM实现数据回归预测附matlab代码
matlab_dingdang的博客
03-06 600
1 简介 由于进出口贸易额波动较大,影响因素较多,一般预测算法难以得到较为准确的预测结果。针对该问题,提出基于麻雀算法优化RVM模型的贸易预测方法。该方法首先找出影响进出口贸易的指标并通过主成分分析方法提取出指标的主因子作为模型的输入数据。以深圳进出口贸易预测为例验证该方法能够较为准确地预测进出口贸易值。 2 部分代码 %_________________________________________________________________________________%
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）
weixin_61181717的博客
01-01 1199
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。
交通系统速度预测综述：从车辆到交通【公共交通数据集】【开源模型整理】
SmartLab307的博客
09-21 6309
本篇综述将交通系统中的速度预测按规模分为三类：交通速度预测（宏观）、车速预测（微观）和车道级速度预测（中观），探讨了速度预测在不同层次上的异同，以促进对速度预测的全面理解。
SSA麻雀算法-LSTM-优化神经网络神经元个数-dropout-batch_size
机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习
03-28 8865
1、摘要 本文主要讲解：使用SSA麻雀算法-LSTM-优化神经网络神经元个数-dropout-batch_size 主要思路： SSA Parameters ：优化函数、粒子数量、搜索维度、迭代次数
多种优化算法优化LSTM——【包括：粒子群、蝙蝠、正余旋、多元宇宙、正余弦、JAYA、哈里斯鹰、萤火虫、布谷鸟、非洲秃鹫、麻雀优化、灰狼优化、蜣螂优化】（Python代码实现）
weixin_61181717的博客
06-21 926
本文将探讨多种优化算法用于LSTM模型的超参数优化，包括粒子群优化（PSO）、蝙蝠算法、正余弦算法（SCA）、多元宇宙算法（MVO）、正余弦算法（SCA）、JAYA算法、哈里斯鹰优化（HHO）、萤火虫算法、布谷鸟搜索（CS）、非洲秃鹫优化（AVO）、麻雀搜索算法（SSA）、灰狼优化（GWO）和蜣螂优化（DBO）。- 实现多种优化算法，包括PSO、蝙蝠算法、SCA、MVO、JAYA、HHO、萤火虫算法、CS、AVO、SSA、GWO和DBO。- 定义需要优化的超参数，如学习率、隐藏层单元数、层数、激活函数等。
【Python时序预测系列】麻雀算法（SSA）优化LSTM实现单变量时间序列预测（源码）
数据杂坛
04-28 2006
麻雀算法（SSA）优化LSTM实现单变量时间序列预测（源码）
麻雀算法优化LSTM时间序列预测模型研究与实现
本资源标题为《【LSTM时间序列预测】麻雀算法优化LSTM时间序列预测（含前后对比）【含Matlab源码 2029期】》，其核心内容聚焦于深度学习与智能优化算法的融合应用，尤其是在时间序列预测任务中的高效建模方法。...
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