CPO-CNN-LSTM-Multihead-Attention多变量回归预测 Matlab代码 (多输入单输出)

目录

1、代码简介

2、代码运行结果展示

3、代码获取


1、代码简介

基于冠豪猪算法优化卷积神经网络结合长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(CPO-CNN-LSTM-Multihead-Attention)的多变量回归预测(多输入单输出)

CPO-CNN-LSTM-Multihead-Attention多变量回归预测 Matlab代码 (多输入单输出)

CPO优化的超参数为:隐藏层节点数、正则化系数、初始化学习率

1.程序已经调试好,无需更改代码替换数据集即可运行!!!数据格式为excel!

2.CPO作为24年新算法,冠豪猪优化器(Crested Porcupine Optimizer,CPO)。该成果于2024年1月发表在中科院1区SCI期刊Knowledge-Based Systems上。目前没人用,需要论文的抓紧了!这就是机会!表现出较强的性能

注:

1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上。【没有我赠送】

2️⃣、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等,图很多,符合您的需要

3️⃣、代码中文注释清晰,质量极高

4️⃣、赠送测试数据集,可以直接运行源程序。替换你的数据即可用 适合新手小白

2、代码运行结果展示

3、代码获取

点击下方了解更多!

数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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