【LSTM时序预测】粒子群算法优化长短时记忆PSO-LSTM时序时间序列数据预测（含前后对比）【含Matlab源码 3099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 10:48:18 首次发布
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基于Matlab的粒子群算法预测
code_welike的博客
06-28 206
具体来说，通过数据预处理、粒子群算法参数设置、神经网络模型构建、粒子群算法和神经网络模型的结合、模型评估和预测以及模型应用等步骤，最终得到了一个粒子群神经网络模型。在每次迭代中，粒子群算法会寻找全局最优解，并将这个解作为神经网络模型的参数。在本次模型预测中，我们选择了一个简单的三层前馈神经网络模型，输入层包括5个节点，隐层包括10个节点，输出层包括1个节点。接下来，将测试数据输入到训练好的模型中进行预测，并通过均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）来评估模型的预测结果。
【PSO-LSTM】基于PSO优化LSTM网络的电力负荷预测（Python代码实现）
weixin_46039719的博客
05-02 1110
随着社会的高速发展，精准的短期电力负荷预测越来越重要。短期电力负荷的准确预测不仅对电网规划和电力系统安全经济运行有不可替代的作用，而且对减少发电成本、提高用电质量和市场规划等方面也有重要作用。短期电力负荷预测是指对未来几小时或几天的负荷进行预测。电力负荷的变化规律因受到气象、节假日等多种因素的影响，导致负荷的随机性和波动性较大，并且需要输入的模型参数较多，使用传统的预测方法难以胜任。1.1 LSTM神经网络算法LSTM 作为 RNN 的一种特殊形式，为了解决RNN 梯度爆炸的问题[11]
【预测模型】基于粒子群算法改进SVM实现期贷预测代码
qq_59747472的博客
10-30 403
1 简介 支持向量机 (SupportVectorMachines,SVM) 是一种应用广泛的机器学习方法,具有理论知识清晰完备,适应性和泛化能力良好的优点,核心思想是在特征空间中寻找到一个最优超平面将两类样本尽可能大的分开,能够较好的处理小样本、非线性和克服“维数灾难”问题,并且表现出优秀的分类能力和泛化能力而被广泛应用于分类和回归等领域.但是 SVM 对核函数的参数选取对分类效果影响很大,不合适的参数可能使得分类器性能大大降低. 针对 SVM 核参数的选取问题,目前尚没有统一有效的...
【PF预测】粒子群算法优化粒子滤波预测PSO-PF（含前后对比）【含Matlab源码 3269期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版）或下载付费资源，可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
10-29 579
粒子群算法优化粒子滤波预测PSO-PF（含前后对比） 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【LSTM时序预测】粒子群算法优化长短时记忆PSO-LSTM时序时间序列数据预测（含前后对比）【含Matlab源码 3099期】.zip
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； ...
【LSTM时序预测】粒子群算法优化双向长短时记忆PSO-biLSTM时序时间序列数据预测（含前后对比）【含Matlab源码 3129期】.zip
最新发布
02-13
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； ...
PSO-CNN-BiLSTM-Attention粒子群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）
08-17
1.Matlab实现PSO粒子群算法优化CNN-BiLSTM-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...
粒子群优化算法的RBF模型，做预测
04-24
对于RBF神经网路模型，利用粒子群优化算法进行对权值优化，达到准确的预测效果！
基于粒子群算法优化长短期记忆网络(PSO-LSTM)的时间序列预测，PSO-LSTM时间序列预测(Matlab完整程序和数据）
06-30
时间序列预测 | Matlab基于粒子群算法优化长短期记忆网络(PSO-LSTM)的时间序列预测，PSO-LSTM时间序列预测，单列数据集。 优化参数为学习率，隐藏层节点个数，正则化参数，要求2018b及以上版本，matlab代码。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。
粒子群（PSO）优化SVM做预测
07-07
粒子群优化SVM的两个参数，利用数据做预测，数据代码都在压缩包里，可以直接运行。
PSO-LSTM.py
01-14
使用python实现了PSO算法优化LSTM参数，包括time_step,batch_size,learning rate 和 cell_size等
PSO-LSTM Matlab源码，含数据
02-10
PSO-LSTM Matlab源码，含数据，稳定运行
基于粒子群优化的RBF神经网络数据预测算法
2301_78484069的博客
07-14 272
以下是基于粒子群优化的RBF神经网络数据预测算法的Matlab源代码。其中“psopredict”函数实现了上述算法的完整过程，包括数据预处理、RBF神经网络结构确定、PSO算法参数设置、PSO算法迭代过程、模型预测等步骤。在这样的背景下，基于粒子群优化的RBF神经网络数据预测算法在实际应用中得到了广泛的关注和应用。接下来，我将为大家介绍一种基于粒子群优化的RBF神经网络数据预测算法，并提供相应的Matlab源代码。本文介绍了一种基于粒子群优化的RBF神经网络数据预测算法，并提供相应的Matlab源代码。
【PSO-RFR预测】基于粒子群算法优化随机森林回归预测研究（Matlab代码实现）
weixin_46039719的博客
10-29 263
随机森林回归（Random Forest Regression, RFR）是一种基于决策树的集成学习方法，它通过构建多个决策树，并对它们的预测结果进行平均或加权平均来得到最终的预测结果。通过PSO优化RFR的参数，可以有效地搜索参数空间，找到最优的参数组合，从而提高RFR的预测性能。基于粒子群算法优化随机森林回归预测是一种有效的方法，可以提高RFR的预测性能，并在实际应用中具有广泛的应用前景。将PSO与RFR相结合，可以通过PSO优化RFR的参数，从而提高RFR的预测性能。行百里者，半于九十。
基于粒子群算法优化的lssvm回归预测-附代码
Jack旭的博客
12-04 824
数据信息如下：data.mat 的中包含input数据和output数据其中input数据维度为：2000*2其中output数据维度为2000*1所以RF模型的数据输入维度为2;输出维度为1。lssvm请自行参考相关机器学习书籍。粒子群算法的具体原理参考博客粒子群算法的优化参数为惩罚参数和核惩罚参数。适应度函数为RF对训练集和测试集的均方误差（MSE），均方误差MSE越低越好。 finteness=MSE[predict(train)]+MSE[predict(test)] finteness = MSE
PSO粒子群优化-LSTM-优化神经网络神经元个数dropout和batch_size
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机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习
01-12 1万+
1、摘要 本文主要讲解：PSO粒子群优化-LSTM-优化神经网络神经元个数dropout和batch_size，目标为对沪深300价格进行预测 主要思路： PSO Parameters ：粒子数量、搜索维度、所有粒子的位置和速度、个体经历的最佳位置和全局最佳位置、每个个体的历史最佳适应值 LSTM Parameters 神经网络第一层神经元个数、神经网络第二层神经元个数、dropout比率、batch_size 开始搜索：初始粒子适应度计算、计算初始全局最优、计算适应值、初始全局最优参数、适应度函数、更新
​【预测模型】基于粒子群算法优化核极限学习机实现数据预测matlab代码
qq_59747472的博客
01-02 674
1 简介 煤与瓦斯突出是煤矿煤炭生产过程中面临的主要动力灾害之一。研究表明,在有发生煤与瓦斯突出的矿井中,煤层均发育一定程度的构造煤,且构造煤厚度越大,瓦斯突出的危险性越严重。因此,如果能够准确预测出煤层中构造煤的厚度,将对煤矿的安全管理和煤层气的开发与利用起到至关重要的作用。针对目前构造煤厚度预测方法精度不高的问题,提出利用粒子群算法优化极限学习机的方法来对构造煤厚度进行预测。首先,利用主成分分析技术对三维地震属性进行降维处理,在降低地震属性维数的同时,消除变量之间的相关性;之后,构建了基于全局多项式核
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