【LSTM分类】基于matlab金豺算法优化长短期记忆神经网络GJO-LSTM 数据分类预测【含Matlab源码 3123期】

已于 2024-10-15 19:22:47 修改
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分类专栏： 2025年付费专栏Matlab神经网络预测与分类（初级版） 文章标签： matlab
于 2023-09-17 22:21:05 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TIQCmatlab/article/details/132956098
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本文介绍了如何使用基于Matlab的金豺算法（GJO）优化长短期记忆网络（LSTM）进行数据分类预测。通过GJO优化，提升LSTM的训练效率和预测准确性。提供了完整的Matlab源码，包括数据预处理、模型训练、性能评估等步骤，并展示了部分关键代码。

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【SVM分类】基于matlab蝙蝠算法优化支持向量机BA-SVM数据分类【含Matlab源码 141期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
01-22 1050
蝙蝠算法优化支持向量机BA-SVM数据分类 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！
差分进化算法（DE算法）求解实例---旅行商问题 (TSP)
qq_63913621的博客
09-16 2125
差分进化算法 (Differential Evolution, DE)是一种基于种群的全局优化算法，由 Storn 和 Price 在 1995 年提出。DE 主要用于连续优化问题，但也可以通过适当的修改和适配用于离散问题，如旅行商问题 (TSP)。差分进化算法通过对种群中个体的差分变异、交叉和选择操作，不断逼近问题的最优解。DE 因其简单、高效和全局搜索能力强而受到广泛应用。
用差分进化算法求解旅行商问题
2301_79330511的博客
09-13 380
在每一代中，首先计算种群中每个个体的适应度（路径长度），然后选择当前种群中的最优解作为当前最优解。差分进化算法（Differential Evolution，DE）是一种常用的全局优化算法，适用于解决各种问题，包括旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）。由于问题的复杂性，穷举所有可能的路径是不现实的，因此需要使用启发式算法进行求解，而差分进化算法就是一种常用的启发式算法之一。在每一代中，计算个体的适应度，找到当前种群中的最优解，生成新的子代个体，并更新种群。
基于海鸥算法PID参数优化
Jack旭的博客
06-13 1247
PID（Proportion-Integration-Differentiation）控 制 器通过比例单元 P、积分单元 I和微分单元 D 的线性组合构成控制量来实现对被控对象的控制，主要适用于基本线性和动态特性不随时间变化的系统。ΔutKpΔekKiΔekKdΔ2ek(1)ΔutKp​ΔekKi​ΔekKd​Δ2ek1其中e为输入，KpK_pKp​为比例系数，KiK_iKi​为积分时间常数，K。
基于差分进化算法解决TSP问题(最优路径问题)
04-20
该资源使用了差分进化算法解决TSP问题，内包含两两城市间的距离、最优路径图、个体的路径长度的三个子函数，读者只需要根据自己的需要修改主函数的城市坐标即可！
【LSTM分类】基于金豺算法优化长短期记忆神经网络GJO-LSTM实现数据分类预测附matlab代码.rar
10-28
本篇知识内容将详细介绍和阐述【LSTM分类】基于金豺算法优化长短期记忆神经网络（GJO-LSTM）实现数据分类预测的各个方面。首先，GJO-LSTM是一种结合了金豺算法和长短期记忆网络（LSTM）的先进数据分类预测技术。金豺...
LSTM分类金豺算法优化长短期记忆神经网络GJO-LSTM 数据分类预测【含Matlab源码 3123期】.zip
09-17
智能优化算法优化LSTM分类预测系列程序定制或科研合作方向： 4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO优化LSTM 4.4.2 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化LSTM 4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化LSTM 4.4.4 鲸鱼算法WOA/麻雀算法...
金豺算法优化双向长短期记忆神经网络BILSTM分类预测GJO-BILSTM-Adaboost附matlab代码.rar
10-28
金豺算法优化双向长短期记忆神经网络BILSTM分类预测模型，是一种结合了金豺算法与双向长短期记忆网络（BiLSTM）的机器学习模型，并通过Adaboost算法进行优化，以提高分类预测的准确性。这种模型特别适用于处理时间...
Matlab实现GJO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention金豺优化算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测的详细项目实例（含完整的程序，GUI设计和代码
最新发布
03-09
内容概要：本文档详细介绍了一项使用 Matlab 实现金豺优化算法 (GJO) 优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制 (CNN-LSTM-Mutilhead-Attention) 的多变量时间序列预测项目。该模型创新性地结合了 CNN 和 LSTM ...
【SVM时序预测】基于支持向量机的时间序列预测(libsvm)附matlab代码
m0_60703264的博客
07-19 2348
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 ????个人主页：Matlab科研工作室????个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击????智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统信号处理 ...
基于差分进化算法的多旅行商问题优化
05-28
基于差分进化算法的多旅行商问题优化
CNN分类基于matlab鲸鱼算法优化卷积神经网WOA-CNN通信辐射源识别【含Matlab源码 2562期】
05-06
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时序预测 - MATLAB实现SVM(支持向量机)时间序列预测（完整源码和数据）
05-24
时序预测 | MATLAB实现SVM(支持向量机)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。
SVM时间序列预测文档
12-31
改进SVM及其在时间序列数据预测中的应用 基于LS_SVM的交通流量时间序列预测 新型SVM对时间序列预测研究 支持向量回归机在铁路客运量时间序列预测中的应用
svm 时间序列组合预测.rar
05-24
采用 svm 时间序列 优化粒子群 组合预测法 短期电力负荷预测 毕业设计 matlab源程序 一维回归预测
【数据分类】基于蜣螂优化算法优化支持向量机的数据分类方法 DBO-SVM分类算法【Matlab代码#47】
jayxiaoxionger的博客
07-10 643
基于蜣螂优化算法优化支持向量机的数据分类方法，DBO-SVM分类算法，完整matlab代码。
使用差分进化算法解决旅行商问题
2301_79330513的博客
08-08 359
在代码中，我们将基因参考值的下限和上限设置为0和1，这是因为旅行商问题中每个城市的编号是唯一的，可以使用二进制编码进行表示。每个基因表示一个城市的编号，将城市按照基因串的顺序连接起来即组成一条完整的路径。旅行商问题是一个经典的组合优化问题，它的目标是找到一条最短的路径，使得所有城市都能被经过而且每个城市只经过一次。总之，差分进化算法是一种高效的全局优化算法，在解决旅行商问题等组合优化问题方面表现突出。在实验中，调整不同的参数，如种群大小、交叉概率和变异概率等，可以得到更加优秀的结果。函数用于生成初始种群；
【Matlab】基于SVM支持向量机的时间序列预测（Excel可直接替换数据）
敲代码两年半的练习生博客
07-19 999
当涉及到基于支持向量机（SVM）的时间序列预测时，常用的方法是支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）。基于支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的时间序列预测是利用 SVM 算法对时间序列数据进行建模和预测。需要注意的是，在时间序列预测中，数据的时间顺序是非常重要的，因此在划分数据集时要保持时间的连续性。通过解决优化问题，选择适当的核函数和参数，可以构建一个能够对时间序列进行预测的支持向量机模型。%% 导入数据（时间序列的单列数据）
基于MATLAB的蝙蝠算法优化支持向量机（SVM）分类
2301_79326930的博客
09-14 93
然后，我们初始化蝙蝠的位置和速度，并设置算法的参数。接下来，我们进行迭代优化，更新蝙蝠的位置和速度，并根据脉冲发射率进行局部搜索。在局部搜索过程中，我们计算每个蝙蝠的适应度（使用SVM模型的交叉验证误差率），并更新最优解。蝙蝠算法（Bat Algorithm）是一种基于自然界蝙蝠群体行为的启发式优化算法，通过模拟蝙蝠的飞行行为来优化问题。蝙蝠算法通过模拟蝙蝠在搜索食物时的特点，如发射超声波、调整频率和调整发射脉冲等，来实现问题的优化。这是一个基本的蝙蝠算法优化SVM分类器的实现示例。请注意，上述代码中的。
Matlab实现VMD-金豺优化算法GJO-LSTM光伏预测
本文介绍了一种用于光伏预测的Matlab实现方法，其核心算法结合了变分模态分解（VMD），金豺优化算法，以及带有门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）的长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM），即GJO-...
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