【故障诊断】哈里斯鹰算法优化双向时间卷积神经网络HHO-BiTCN轴承数据故障诊断【含Matlab源码 5076期】

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于 2024-07-14 18:04:39 首次发布
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🔊博主简介：985研究生，Matlab领域科研开发者；

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⛄一、哈里斯鹰算法优化双向时间卷积神经网络HHO-BiTCN轴承数据故障诊断

哈里斯鹰优化（Harris Hawks Optimization, HHO）是一种基于生物群体行为的优化

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【ElM分类】基于matlab北方苍鹰算法优化极限学习机NGO-ElM数据分类【含Matlab源码 3118期】
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09-17 182
北方苍鹰算法优化极限学习机NGO-ElM数据分类 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【lssvm预测】基于天鹰算法优化最小二乘支持向量机lssvm实现数据回归预测附matlab代码
qq_59747472的博客
05-18 631
1 简介 短时交通流预测是实现智能交通控制与管理,交通流状态辨识和实时交通流诱导的前提及关键,也是智能化交通管理的客观需要.到目前为止,它的研究结果都不尽如人意.现有的以精确数学模型为基础的传统预测方法存在计算复杂,运算时间长,需要大量历史数据,预测精度不高等缺点.因此通过研究新型人工智能方法改进短期交通流预测具有一定的现实意义.本文在对现有短期交通流预测模型对比分析及交通流特性研究分析基础上,采用天鹰算法优化最小二乘支持向量机方法进行短期交通流预测模型,取得较好的效果. 支持向量机是一种新的机器学习算法
【lssvm预测】基于麻雀算法优化最小二乘支持向量机实现风电功率预测（多输入单输出）含Matlab源码
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03-25 1355
1 简介 本文提出一种麻雀算法优化基于最小二乘支持向量机的数据预测方法。LSSVM 是一种新型机器学习算法，其在传统支持向量机 SVM 基础上，将二次规划问题中的不等式约束改为等式约束，极大地方便了求解过程，克服了数据集粗糙、数据集波动性大等问题造成的异常回归，能有效避免 BP 神经网络等方法中出现的局部最优等问题。 麻雀搜索算法( sparrow search algorithm，SSA) 是新群智能优化算法，具有良好的全局搜索能力和 快速收敛性。与其他群智能算法一样来源于对生物体觅食情况的观察，麻雀
【LSSVM回归预测】人工蜂群算法优化最小二乘支持向量机ABC-LSSVM数据回归预测【含Matlab源码 2213期】
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02-09 229
人工蜂群算法优化最小二乘支持向量机ABC-LSSVM数据回归预测 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【LSSVM数据预测】基于matlab灰狼算法优化最小二乘支持向量机GWO-LSSVM数据预测【含Matlab源码 433期】
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04-23 1934
灰狼算法优化最小二乘支持向量机GWO-LSSVM数据预测 完整代码和数据，数据可直接替换，适合小白！
【故障诊断】哈里斯鹰算法优化双向时间卷积神经网络HHO-BiTCN轴承数据故障诊断【含Matlab源码 5076期】.zip
最新发布
02-10
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【故障诊断】基于matlab哈里斯鹰算法优化双向时间卷积神经网络HHO-BiTCN轴承数据故障诊断【Matlab仿真 5076期】.zip
12-18
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哈里斯鹰算法优化时间卷积神经网络HHO-TCN负荷数据回归预测【含Matlab源码 6202期】.zip
08-01
优快云海神之光上传的全部代码均可运行，亲测可用，直接替换数据即可，适合小白； 1、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； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误...
【LSSVM回归预测】基于matlab麻雀算法优化最小二乘支持向量机SSA-LSSVM回归预测【含Matlab源码 1128期】
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04-26 2732
麻雀算法优化最小二乘支持向量机SSA-LSSVM回归预测 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！
LSSVM预测(划分好样本集)_LSSVM预测_样本集划分_最小二乘支持向量机_
10-03
使用最小二乘支持向量机对数据集进行回归预测的程序
pso_lssvm回归预测
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最小二乘支持向量机,用于多元非线性回归分析,非线性拟合与预测
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改编lssvm。方便使用，guidence里有说明的demo。直接运行就可以，也可以根据自己的实际情况进行适当的修改。
【LSSVM回归预测】基于matlab鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机WOA-LSSVM回归预测【含Matlab源码 104期】
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01-23 4643
鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机WOA-LSSVM回归预测 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！
【LSSVM回归预测】粒子群算法优化最小二乘支持向量机PSO-LSSVM数据回归预测【含Matlab源码 3323期】
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粒子群算法优化最小二乘支持向量机PSO-LSSVM数据回归预测 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【lssvm回归预测】基于麻雀算法优化最小二乘支持向量机SSA-LSSVM实现风电数据回归预附Matlab源码
matlab_dingdang的博客
01-24 271
本文提出一种麻雀算法优化基于最小二乘支持向量机的数据预测方法。LSSVM 是一种新型机器学习算法，其在传统支持向量机 SVM 基础上，将二次规划问题中的不等式约束改为等式约束，极大地方便了求解过程，克服了数据集粗糙、数据集波动性大等问题造成的异常回归，能有效避免 BP 神经网络等方法中出现的局部最优等问题。麻雀搜索算法( sparrow search algorithm，SSA) 是新群智能优化算法，具有良好的全局搜索能力和 快速收敛性。
【LSSVM回归预测】蝙蝠算法优化最小二乘支持向量机BA-LSSVM回归预测【含Matlab源码 109期】
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02-12 196
蝙蝠算法优化最小二乘支持向量机BA-LSSVM回归预测 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！
【Lssvm回归预测】基于集成学习的最小二乘算法LSSVM-Adaboost实现瓦斯数据回归预测附matlab代码
qq_59747472的博客
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瓦斯数据预测在煤矿安全生产中具有重要意义。本文提出了一种基于集成学习的最小二乘算法 LSSVM-Adaboost，用于瓦斯数据回归预测。该算法将 LSSVM 回归器与 Adaboost 集成学习算法相结合，通过迭代训练多个 LSSVM 回归器，并根据每个回预测结果的误差进行加权，最终得到一个集成预测模型。实验结果表明，LSSVM-Adaboost 算法在瓦斯数据回归预测任务上取得了良好的效果，提高了预测精度和鲁棒性。1. 引言瓦斯是煤矿中常见的一种有害气体，其浓度超标会严重威胁矿工的生命安全。
基于向量加权平均算法优化的lssvm回归预测
Jack旭的博客
05-08 655
摘要：为了提高最小二乘支持向量机（lssvm）的回归预测准确率，对lssvm中的惩罚参数和核惩罚参数利用向量加权平均算法进行优化。
哈里斯鹰算法优化BP神经网络HHO-BP故障识别数据分类原理和流程
07-10
哈里斯鹰优化算法(Harris Hawks Optimization, HHO)是一种基于模拟自然生物行为的优化算法，它通常用于解决复杂的搜索和优化问题，包括调整BP神经网络的权重参数以提高性能。HOO-BP神经网络故障识别的数据分类过程大致可以分为以下几个步骤： 1. **初始化**：首先，选择一组随机初始解作为哈里斯鹰群体，这代表了初始的神经网络权重设置。 2. **捕食者检测**：每个鹰根据其位置（当前神经网络的性能）和最佳解（最优性能）来评估自身的优势，寻找潜在的猎物（较差的神经网络权重组合）。 3. **飞行策略**：鹰之间通过竞争形成食物链，表现优秀的鹰有机会攻击并尝试接管表现不佳的猎物的位置，也就是更新那些较差权重。 4. **信息分享**：鹰群内部会有信息交换，例如最优秀个体会向其他成员展示它的“猎物”位置，促进整个群体的学习。 5. **更新解**：经过一轮迭代，基于捕食者的搜索结果和信息共享，每只鹰可能会调整自己的权重，这就是所谓的局部搜索优化。 6. **全局搜索**：鹰群还会定期进行全局搜索，以避免陷入局部最优，并且保证算法探索到更广阔的解决方案空间。 7. **适应度评估**：通过计算识别错误率或准确率等指标，对每个神经网络进行评估，不断迭代直至达到预设的停止条件。 8. **分类决策**：训练完成后，使用优化后的BP神经网络对输入的故障识别数据进行预测，得出最终分类结果。
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