【Matlab时间序列预测】鲸鱼算法WOA优化LSTM时间序列预测【含源码 1687期】

最新推荐文章于 2025-12-19 16:12:26 发布
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分类专栏： Matlab仿真实验室（奶茶价版） 文章标签： matlab lstm 算法
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时间序列预测 | Matlab 长短期记忆网络(LSTM)的时间序列预测（时序）
前程算法屋的博客
08-27 326
时间序列预测 | Matlab 长短期记忆网络(LSTM)的时间序列预测（时序）
使用LSTM进行时间序列数据预测的Matlab源码
PixelLoom的博客
09-08 622
以上是一个简单的使用LSTM进行时间序列数据预测的Matlab源代码。最后，我们使用训练好的模型对未来的观测值进行预测，并输出预测结果。在本文中，我们将介绍如何使用Matlab实现基于LSTM的时间序列数据预测，并提供相应的源代码。首先，我们需要准备我们的数据。我们的目标是根据过去的观测值来预测未来的观测值。请注意，这只是一个简单的示例代码，你可以根据自己的数据集和需求进行修改和扩展。希望这个简单的示例能帮助你理解如何使用LSTM进行时间序列数据预测，并为你构建自己的模型提供一些指导。
LSTM-XGBoost多变量时序预测（Matlab完整源码和数据）
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。
06-05 4381
LSTM-XGBoost多变量时序预测（Matlab完整源码和数据）
MATLAB之LSTM预测
09-23
matlab深度学习工具箱之LSTM， 采用历史序列进行预测， MATLAB应用实例 直接采用工具箱进行序列预测
【WOA-LSTM】基于WOA优化 LSTM神经网络预测研究（Python代码实现）
m0_64583023的博客
05-13 1006
[1]苏鹏飞,徐松毅,于晓磊.基于WOA-LSTM的窄带通信网网络时延预测算法[J].河北工业科技,2022,39(01):9-15. [2]刘立邦,杨颂,王志坚,贺欣欣,赵文磊,刘守军,杜文广,米杰.基于改进WOA-LSTM的焦炭质量预测[J].化工学报,2022,73(03):1291-1299. [3]万俊杰,单鸿涛.基于WOA优化LSTM神经网络的配电网可靠性评估[J].智能计算机与应用,2021,11(10):107-112+117.
【独家首发】Matlab实现天鹰优化算法AO优化Transformer-LSTM实现负荷数据回归预测
qq_59747472的博客
07-21 811
摘要：近年来，随着电力系统的智能化发展，负荷预测成为电力系统安全运行的关键。针对负荷数据非线性、非平稳等特点，本文提出了一种基于天鹰优化算法（AO）优化的Transformer-LSTM模型，用于负荷数据回归预测。该模型首先利用Transformer提取时间序列数据中的长期依赖关系，并将其作为LSTM模型的输入，有效提高模型的预测精度。其次，采用AO算法对Transformer-LSTM模型参数进行优化，提升模型的泛化能力。
精选资源
【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
【SCI2区】基于matlab VMD-鲸鱼算法WOA-LSTM光伏预测【含Matlab源码 7671期】.zip
09-23
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...4.4.4 VMD-鲸鱼算法WOA/麻雀算法SSA优化LSTM回归预测 4.4.5 VMD-萤火虫算法FA/差分算法DE优化LSTM回归预测 4.4.6 VMD-其他优化算法优化LSTM回归预测
精选资源
鲸鱼算法WOA-CNN-LSTM-Attention风电功率时间序列预测【含Matlab源码 5224期】.zip
07-23
4.4.4 鲸鱼算法WOA/麻雀算法SSA优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络AOA-CNN-LSTM-Attention风电功率时间序列预测 4.4.5 萤火虫算法FA/差分算法DE优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络AOA-CNN-...
鲸鱼算法WOA优化Transformer-LSTM负荷数据回归预测【含Matlab源码 6386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...4.4.4 鲸鱼算法WOA/麻雀算法SSA优化Transformer-LSTM预测 4.4.5 萤火虫算法FA/差分算法DE优化Transformer-LSTM预测 4.4.6 其他优化算法优化Transformer-LSTM预测
时序预测 - MATLAB实现Bayes（贝叶斯）优化LSTM(长短期记忆神经网络)时间序列预测（完整源码和数据）
05-05
时序预测 | MATLAB实现Bayes（贝叶斯）优化LSTM(长短期记忆神经网络)时间序列预测（完整源码和数据） 数据为一维时序列数据,运行环境MATLAB2018b及以上。
MATLAB实现CNN-LSTM时间序列预测（完整源码和数据）
10-14
MATLAB实现CNN-LSTM时间序列预测（完整源码和数据） 卷积长短期记忆神经网络时间序列预测，数据为单变量时间序列数据， 运行环境MATLAB2020b及以上。
【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
基于LSTM实现时间序列神经网络预测附MATLAB代码
m0_57702748的博客
08-18 416
​时间序列预测是一项重要的任务，它在许多领域中具有广泛的应用，如金融、气象、交通等。准确地预测未来的时间序列趋势对于决策制定和规划具有重要意义。近年来，深度学习技术在时间序列预测中取得了显著的进展，其中长短期记忆网络(LSTM)成为了一种非常有效的方法。LSTM是一种递归神经网络(RNN)的变体，专门用于处理具有长期依赖关系的序列数据。相比于传统的RNN，LSTM能够更好地捕捉时间序列中的长期依赖关系，并且能够避免梯度消失或爆炸的问题。这使得LSTM成为了时间序列预测中的一种首选方法。
基于注意力机制的LSTM实现时间序列回归预测（附带Matlab代码）
持续更新
09-07 698
通过引入注意力机制，模型可以在处理输入序列时，针对不同的时间步或特征给予不同的重要性权重。在本篇文章中，我们将介绍如何使用基于注意力机制的LSTM模型进行时间序列回归预测，并提供相应的Matlab代码。然后，我们定义了一个LSTM模型，其中包含了输入层、LSTM层、注意力LSTM层、全连接层和回归层。接着，我们定义了训练选项，包括选择优化算法（这里使用了Adam优化算法）、最大迭代次数、小批量大小、验证数据、验证频率等。这样，我们就完成了使用基于注意力机制的LSTM模型进行时间序列回归预测的过程。
matlab深度学习之LSTM预测
qq_31258627的博客
09-23 2万+
matlab深度学习之LSTM 利用历史序列进行预测 clc clear %% 加载示例数据。 %chickenpox_dataset 包含一个时序，其时间步对应于月份，值对应于病例数。 %输出是一个元胞数组，其中每个元素均为单一时间步。将数据重构为行向量。 data = chickenpox_dataset; data = [data{:}]; figure plot(data) xlabel("Month") ylabel("Cases") title("Monthly Cases of Ch.
使用MATLAB进行LSTM时间序列数据预测
ByteSparkX的博客
09-11 996
在本文中，我们将使用MATLAB来实现LSTM模型，并进行时间序列数据的预测。在上述代码中，我们首先定义了LSTM模型的结构。最后，我们可以将原始数据、训练集、测试集和预测结果进行可视化，以评估模型的性能。最后，我们可以将原始数据、训练集、测试集和预测结果进行可视化，以评估模型的性能。训练完成后，我们可以使用训练好的LSTM模型对测试集进行预测。在上述代码中，我们使用训练好的LSTM模型对测试集进行预测，并将预测结果保存在。在上述代码中，我们使用训练好的LSTM模型对测试集进行预测，并将预测结果保存在。
基于MATLAB的LSTM神经网络时序预测
热门推荐
m0_56146217的博客
03-18 11万+
首先在本文中不考虑已知序列的预测，即不使用观测值去进行下一步的预测，这在实际中是没有应用意义的，除非是已知实验数据再去进行一个模型的验证。 第一步：加载数据，并进行数据预处理 load Forcedata_1.mat %加载数据(double型，只有一列数据,时序预测没有实际时间，只有事情发生的顺序) data=force'; %将数据集转置 %% 序列的前 90% 用于训练，后 10% 用于测试 dataTrain = data(1:1000); %定义训练集 dataTest = da
广义 S 变换（GST）地震信号时频谱
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fie8889的博客
12-19 164
广义 S 变换（GST）地震信号时频谱
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