【GRU回归预测】混沌博弈算法优化多头注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元CGO-MultiAttention-CNN-GRU预测（多输入单输出）【含Matlab源码 3972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 2024-02-25 20:00:47 首次发布
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这篇文章介绍了在Matlab中使用混沌博弈算法优化的多头注意力机制卷积神经网络（CGO-MultiAttention-CNN-GRU）进行预测的方法，详细解释了各组件如混沌博弈、注意力机制和门控循环单元的作用，并提供了部分代码示例。

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混沌博弈优化算法及其在MATLAB中的实现
uote_e的博客
07-24 610
混沌博弈优化算法是一种基于混沌算法和博弈论的优化算法，能够通过建立博弈模型来实现优化目标的最大化或最小化。在MATLAB中，可以通过使用MATLAB自带的函数实现混沌博弈优化算法，实现过程相对简单。本文将详细介绍混沌博弈优化算法的原理、优化过程以及在MATLAB中的实现。混沌博弈优化算法的主要思想是通过构建混沌动态系统和博弈模型，通过迭代过程不断更新博弈过程中的策略以及支配地位，从而得到最优解。混沌博弈优化算法在MATLAB中的实现主要是通过使用MATLAB自带的函数实现的。这是为了避免陷入局部最优解。
【路径规划】混沌博弈算法栅格地图机器人路径规划【含Matlab源码 2819期】
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07-22 608
混沌博弈算法栅格地图机器人路径规划 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
混沌博弈优化算法MATLAB代码，Chaos Game Optimization (CGO)代码，注释清晰，可以直接运行
07-08
1. 该资源是MATLAB代码，混沌博弈优化算法Chaos Game Optimization (CGO)，该算法基于混沌理论的原理，利用分形和混沌博弈的基本概念进行模型构建，该算法于2020年提出。Reference: Talatahari, S., Azizi, M., Optimization of Constrained Mathematical and Engineering Design Problems Using Chaos Game Optimization, Computers & Industrial Engineering (2020). 2. 该资源是混沌博弈优化算法的MATLAB代码，可直接运行，目标函数包括Sphere测试函数等23组基准测试函数。运行结果包括最优解和最佳适应度值，以及收敛曲线的图像。 3. 适合算法研发人群使用。 4.如果您对资源的使用有疑问，请在优快云私信作者
【混沌博弈优化算法】基于混沌博弈优化算法求解单目标优化问题（CGO）含Matlab源码
qq_59747472的博客
03-26 846
1 简介 在过去的几十年中，已经开发了许多不同的元启发式算法用于优化目的，由于在不同优化领域的多种应用，每种算法都具有特定的优点和缺点。本文提出了混沌博弈优化 (CGO) 作为一种新的元启发式算法，用于优化受约束的数学和工程设计问题。所提出的 CGO 方法是基于混沌理论的一些原理制定的，其中混沌博弈方法的分形配置以及分形自相似性问题是有视角的。总共收集了 34 个约束数学问题，这些问题在进化计算竞赛 (CEC) 中进行了基准测试和提出，并选择了 15 个约束工程设计问题来评估所提出的新型 CGO 方法的整
【CGO-MultiAttention-CNN-GRU预测】基于混沌博弈算法优化多头注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元实现数据多维输入单输出预测附matlab代码
m0_60703264的博客
02-13 1453
摘要本文提出了一种基于混沌博弈算法（CGO）优化多头注意力机制卷积神经网络（CNN）结合门控循环单元（GRU）的数据多维输入单输出预测模型。该模型通过CGO算法优化多头注意力机制，增强了模型对输入数据特征的提取能力。同时，采用CNN提取数据局部特征，GRU捕捉数据序列信息，实现了数据多维输入单输出预测任务。实验结果表明，该模型在多个数据集上取得了优异的预测性能，为数据多维输入单输出预测提供了新的思路。引言数据多维输入单输出预测是机器学习领域中一项重要的任务，广泛应用于金融、医疗、能源等领域。
【智能算法】混沌博弈算法（CGO）原理及实现
Logic_9527的博客
04-20 2492
第二个种子(GB)使用一个骰子，有三个蓝色面和三个红色面。根据掷骰子结果，GB将向Xi（蓝色面）或MGi（红色面）移动。的概念，在优化搜索中模拟了混沌过程。混沌理论强调动力系统对初始条件的极度敏感性，以及系统行为中存在的自相似和自组织特征。混沌游戏则是利用随机选择的初始点和多边形形状来创建分形的方法。2021年，S Talatahari等人受到混沌理论启发，提出了爱情进化算法（Chaos Game Optimization, CGO）。GB是最优适应度，MGi是一些选定的符合条件的种子的平均值。
【GRU回归预测】混沌博弈算法优化多头注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元CGO-MultiAttention-CNN-GRU预测（多输入单输出）【Matlab仿真 3972期】.zip
12-18
混沌博弈算法、多头注意力机制、卷积神经网络、门控循环单元GRU、Matlab仿真、回归预测、多输入单输出系统等是本篇知识点的重要组成部分。混沌博弈算法是一种模拟复杂系统动态特性的方法，通常在优化和决策问题中...
【2024首发原创】混沌博弈优化算法CGO-TCN-LSTM-Multihead-Attention负荷预测Matlab实现
qq_72962865的博客
09-21 856
摘要负荷预测是电力系统安全稳定运行的关键环节。随着电力系统规模的扩大和用户用电行为的复杂化，传统预测模型难以满足实际需求。本文提出了一种基于混沌博弈优化算法CGO、时间卷积网络TCN、长短期记忆网络LSTM和多头注意力机制的负荷预测模型，并利用Matlab进行了实现。模型利用CGO算法优化TCN-LSTM-Multihead-Attention网络参数，有效提升模型的预测精度和泛化能力。实验结果表明，该模型在不同数据集上均取得了优异的预测效果，显著优于传统预测模型。
Matlab实现CGO-CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention混沌博弈优化卷积双向门控循环单元融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测
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12-26 747
因此，如何有效地从大量的历史数据中挖掘规律，进行准确的多变量时间序列预测，成为了学术界和工业界关注的焦点。CGO是一种模拟混沌动力学和博弈论的优化算法，能够在高维、非线性的空间中进行全局优化，从而为CNN、BiGTU和多头注意力机制模型提供更加精准的超参数调优。训练过程中采用CGO优化算法来调整超参数，确保模型能够最优化训练，提升模型的准确性和泛化能力。因此，本项目结合了CGO、CNN、BiGTU和多头注意力机制，提出了一种新的多变量多步时间序列预测模型，旨在通过混沌博弈优化算法提升模型的预测准确性。
智能优化算法：混沌博弈优化算法-附代码
Jack旭的博客
11-30 6031
智能优化算法：混沌博弈优化算法 文章目录智能优化算法：混沌博弈优化算法1.算法原理1.1 初始化1.2 第一种子位置更新1.3 第二种子位置更新1.4 第三种子位置更新1.5 第四种子位置更新2.算法结果3.参考文献4.Matlab代码 摘要：混沌博弈优化算法（Chaos Game Optimization (CGO)）是于2020年提出的一种基于混沌理论原理的优化算法。 1.算法原理 1.1 初始化 该算法的初始化，与其他智能优化算法的初始化一样，在搜索空间范围内进行随机初始化。 xij(0)=xi,mi
论文新思路！基于混沌博弈算法优化多头注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元CGO-MultiAttention-CNN-GRU实现风电功率预测附matlab代码
qq_59747472的博客
03-25 1089
风电功率预测对于风电场的安全稳定运行和电网调度具有重要意义。本文提出了一种基于混沌博弈算法优化多头注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元（CGO-MultiAttention-CNN-GRU）的风电功率预测模型。该模型融合了多头注意力机制、卷积神经网络和门控循环单元的优点，能够有效捕捉风电功率序列中的局部和全局特征，并提高预测精度。此外，本文还提出了基于混沌博弈算法对模型进行优化，进一步提升了模型的性能。
路径规划算法：基于混沌博弈优化的路径规划算法- 附代码
Jack旭的博客
07-09 1056
摘要：本文主要介绍利用智能优化算法混沌博弈算法来进行路径规划。
基于混沌博弈优化算法的函数寻优算法
心升明月的博客
03-01 3893
文章目录一、理论基础1、混沌博弈优化算法2、CGO算法伪代码二、仿真实验与结果分析三、参考文献 一、理论基础 1、混沌博弈优化算法 混沌博弈优化(Chaos game optimization, CGO)算法是基于混沌理论的原理提出的一种优化算法，它利用分形和混沌博弈的基本概念，建立了CGO算法的数学模型。 在该算法中，每个候选解(XiX_iXi​)由一些决策变量(xi,jx_{i,j}xi,j​)组成，这些决策变量代表这些合格种子在Sierpinski三角形中的位置。在该算法中，Sierpinski三角形
分类预测 | Matlab实现PSO-GRU-Attention粒子群算法优化门控循环单元融合注意力机制多特征分类预测
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。
11-16 741
分类预测 | Matlab实现PSO-GRU-Attention粒子群算法优化门控循环单元融合注意力机制多特征分类预测
多头注意力机制的概念、具体流程以及相关代码
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03-30 2万+
1、多头注意力的概念 自注意力模型可以看作为在一个线性投影空间中建立输入向量中不同形式之间的交互关系。多头注意力就是在多个不同的投影空间中建立不同的投影信息。将输入矩阵，进行不同的投影，得到许多输出矩阵后，将其拼接在一起。 从下图中可以看出V K Q 是固定的单个值，而Linear层有3个，Scaled Dot-Product Attention 有3个，即3个多头；最后cancat在一起，然后Linear层转换变成一个和单头一样的输出值；类似于集成；多头和单头的区别在于复制多个单头，但权重系数肯定是不一样
【GRU分类】基于注意力机制门控循环单元attention-GRU-Adaboost实现数据多维输入单输出分类附matlab代码
qq_59747472的博客
02-17 127
摘要本文提出了一种基于注意力机制的门控循环单元（Attention-GRU）和 Adaboost 算法相结合的分类方法，用于处理数据多维输入单输出分类问题。该方法将注意力机制引入到 GRU 网络中，增强了网络对输入序列中重要特征的关注能力。此外，通过 Adaboost 算法对 Attention-GRU 模型进行集成，进一步提升了分类精度和鲁棒性。本文提供了详细的算法流程和 Matlab 代码实现，并通过实际数据集验证了该方法的有效性。引言。
【GRU-Attention预测】基于门控循环单元融合注意力机制的数据分类预测研究（Matlab代码实现）
weixin_46039719的博客
10-15 1099
具体来说，GRU-Attention模型的输入是时间序列数据，经过GRU层进行特征提取和编码，然后通过注意力机制对GRU的输出进行加权求和，得到最终的分类预测结果。通过利用GRU网络进行时间序列数据的编码和特征提取，并结合注意力机制动态调整不同时间步的权重，GRU-Attention模型能够更好地捕捉时间序列数据中的关键信息，从而实现准确的数据分类预测。在GRU-Attention模型中，注意力机制被应用于GRU的输出层，以加强模型对关键时间步的关注。博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。
基于卷积神经网络-门控循环单元结合自注意力机制CNN-GRU-selfAttention回归预测，多变量输入模型。matlab代码。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质
机器学习-深度学习
12-18 217
基于卷积神经网络-门控循环单元结合自注意力机制CNN-GRU-selfAttention回归预测，多变量输入模型。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。
【GRU分类】基于注意力机制门控循环单元attention-GRU-Adaboost实现数据多维输入单输出分类附matlab代码 机器鱼
m0_60703264的博客
02-17 1324
摘要本文提出了一种基于注意力机制的门控循环单元（Attention-GRU）和 Adaboost 算法相结合的分类方法，用于处理数据多维输入单输出分类问题。该方法将注意力机制引入到 GRU 网络中，增强了网络对输入序列中重要特征的关注能力。此外，通过 Adaboost 算法对 Attention-GRU 模型进行集成，进一步提升了分类精度和鲁棒性。本文提供了详细的算法流程和 Matlab 代码实现，并通过实际数据集验证了该方法的有效性。引言。
基于matlab贝叶斯网络优化卷积神经网络结合门控循环单元cnn-gru预测
08-11
基于Matlab的贝叶斯网络优化卷积神经网络结合门控循环单元（CNN-GRU）用于预测的方法可以分为以下几个步骤： 1. 数据准备：收集和整理用于训练和测试的数据集。这个数据集应该包含输入样本和相应的标签。 2. 数据...
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