Advertisement

基于SCSSA-CNN-BiLSTM的融合正余弦与柯西变异麻雀优化算法预测模型（MATLAB）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
本研究提出了一种结合SCSSA-CNN-BiLSTM架构的创新预测模型，通过融合正余弦及柯西变异机制改进麻雀优化算法，显著提升了预测精度和效率。采用MATLAB实现。 该程序实现多输入单输出预测功能，并通过融合正余弦和柯西变异改进麻雀搜索算法来优化CNN-BiLSTM模型的学习率、正则化参数以及BiLSTM隐含层神经元个数等关键参数，同时对比了改进后的算法与粒子群及灰狼算法在优化性能方面的优势。程序使用的数据是一段风速数据，结构简单且易于替换和学习。此外，该程序详细比较了模型优化前后的效果，并配有清晰的注释说明，方便学生理解和使用。建议采用高版本Matlab运行此程序。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于SCSSA-CNN-BiLSTM的融合正余弦与柯西变异麻雀优化算法预测模型（MATLAB）
    优质
    本研究提出了一种结合SCSSA-CNN-BiLSTM架构的创新预测模型，通过融合正余弦及柯西变异机制改进麻雀优化算法，显著提升了预测精度和效率。采用MATLAB实现。 该程序实现多输入单输出预测功能，并通过融合正余弦和柯西变异改进麻雀搜索算法来优化CNN-BiLSTM模型的学习率、正则化参数以及BiLSTM隐含层神经元个数等关键参数，同时对比了改进后的算法与粒子群及灰狼算法在优化性能方面的优势。程序使用的数据是一段风速数据，结构简单且易于替换和学习。此外，该程序详细比较了模型优化前后的效果，并配有清晰的注释说明，方便学生理解和使用。建议采用高版本Matlab运行此程序。
     
  • 基于正余弦与柯西变异的麻雀搜索算法优化CNN-BiLSTM（MATLAB实现）：主要内容为改进的麻雀搜索算法
    优质
    本研究提出了一种结合正余弦和柯西变异的改进麻雀搜索算法，用于优化CNN-BiLSTM模型，并通过MATLAB实现，提升了模型性能。 本段落介绍了一种融合正余弦和柯西变异的麻雀搜索算法，并将其应用于优化CNN-BiLSTM模型的学习率、正则化参数以及BiLSTM隐层神经元的数量。所用数据为一段风速记录，为了便于后续研究者使用，该数据相对简单且易于处理。在代码中已经完成了对原始数据的预处理工作，即利用前n天的数据来预测第n+1天的情况。
     
  • 关于柯西变异的研究.rar_变异算法_变异算子_柯西_柯西变异_柯西变异算子
    优质
    本研究探讨了柯西变异在优化算法中的应用，分析其作为变异算子对算法性能的影响，并比较了不同条件下的效果。 本研究主要探讨人工免疫网络算法，并对变异算子进行了改进，将原有的变异算子替换为柯西变异算子，供参考。
     
  • 基于麻雀搜索算法优化的SSA-CNN-BiLSTM/GRU/LSTM回归预测模型：含详细注释和优质MATLAB代码实现
    优质
    本研究提出了一种结合麻雀搜索算法优化的SSA-CNN-BiLSTM/GRU/LSTM混合模型，用于高效的时间序列回归预测，并提供了详尽的注释与高质量的MATLAB代码。 基于麻雀搜索算法优化的SSA-CNN-BiLSTM数据回归预测模型：清晰注释与高质量Matlab代码实现 本项目介绍了一种使用麻雀搜索算法（SSA）来优化卷积神经网络(CNN)结合双向长短期记忆网络(BiLSTM)的数据回归预测模型。此外，BiLSTM部分可以替换为GRU或LSTM以适应不同的应用场景。 1. 利用麻雀搜索算法(SSA)对CNN-BiLSTM的参数进行自动优化，避免了人工选择参数时可能遇到的问题，并有效提高了预测精度。 2. 该代码适用于多输入单输出的数据处理方式。要求使用Matlab版本为2020及以上。 3. 预测模型评价指标包括R²、MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）、RMSE（根均方误差）和MAPE（平均相对百分比误差），同时提供了丰富的图表展示结果，代码质量极高，适合新手使用。 项目附赠案例数据文件可以直接运行，方便用户理解和测试模型性能。
     
  • 结合正余弦与柯西变异的麻雀搜索优化算法+卷积神经网络+双向长短期记忆网络（含MATLAB代码）
    优质
    本研究提出了一种创新的混合优化方法，结合了改进的麻雀搜索算法、卷积神经网络及双向LSTM模型，提供高效问题解决策略，并附有实用的MATLAB实现代码。 融合正余弦与柯西变异的麻雀优化算法（SCSSA）的工作原理如下：首先，采用折射反向学习策略来初始化个体，通过计算当前解的反向解扩大搜索范围，并寻找更好的备选解；其次，在发现者搜寻到局部最优食物时，大量跟随者的涌入会导致整个群体停滞不前，造成种群位置多样性损失。为解决这一问题，将正余弦策略应用到了原始麻雀算法中的发现者位置更新公式中。同时改进了步长搜索因子的线性递减趋势，使其更有利于平衡全局搜索和局部开发能力；最后采用柯西变异来替代跟随者的更新规则。由于柯西分布与标准正态分布类似，在原点值较小而两端扁平且逼近零速率较慢的特点，使得其能够产生更大的扰动效果。因此利用这一特性在麻雀位置更新中引入了更大范围内的探索能力，提高了跳出局部最优的能力。 对于CNN-BiLSTM流程：首先将训练集数据输入到CNN模型进行特征提取；然后通过BiLSTM模型对序列进行预测处理。整个过程涉及许多参数的调整，如学习率、正则化等参数设置。
     
  • 基于麻雀算法优化的LSTM分类模型
    优质
    本研究提出了一种结合麻雀搜索算法优化的长短期记忆网络（LSTM）分类模型，有效提升了复杂数据集上的预测精度和泛化能力。 前30列包含特征数据，最后一列是标签数据。
     
  • 基于麻雀搜索算法的CNN-BILSTM多输入单输出回归预测模型（含Matlab完整源码）
    优质
    本研究提出了一种结合麻雀搜索优化与CNN-BiLSTM架构的创新回归预测模型，用于处理复杂时间序列数据。该方法通过Matlab实现，并提供了完整的源代码供学术界参考和应用。 本段落介绍了一种基于麻雀算法（SSA）优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络（CNN-BILSTM）回归预测模型的方法。该方法采用多输入单输出的SSA-CNN-BILSTM结构，通过优化学习率、隐含层节点和正则化参数来提升模型性能。评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，且提供的Matlab源码质量高，便于学习及数据替换使用。
     
  • 基于多种智能优化算法的CNN-BiLSTM-AM混合时间序列预测模型优化
    优质
    本研究提出了一种结合CNN、BiLSTM和注意力机制（AM）的混合时间序列预测模型，并采用多种智能优化算法进行参数优化，显著提升了预测精度。 在时间序列预测领域内，混合模型已成为研究热点之一，并且卷积神经网络（CNN）与长短时记忆网络（LSTM）的结合尤为受到关注。本项目采用了一种名为“CNN-BiLSTM-AM”（即双向长短期记忆网络与注意力机制相结合的卷积神经网络）的复合架构，同时引入了多种智能优化算法来提升模型性能。 CNN是一种专为图像数据设计深度学习框架，在处理时间序列时同样能捕捉局部特征。它通过卷积层和池化层提取输入信号中的关键模式，并且特别擅长于识别空间结构信息。LSTM则是循环神经网络的一种改进形式，适用于解决具有长期依赖关系的问题；其门控机制有助于缓解梯度消失或爆炸现象。双向LSTM（BiLSTM）能够同时考虑序列的前后文信息，增强预测准确性。 引入注意力机制后，模型可以在处理输入时根据重要性动态分配权重给不同部分的信息片段，在长序列或者复杂任务中尤其有效。这使得整个系统能够在关键特征上更加聚焦，并进一步提高其性能表现。 MATLAB作为一种强大的科学计算软件平台提供了大量的神经网络库和优化算法工具箱，方便研究者实现并调试复杂的深度学习模型。随着版本迭代更新，2023版的MATLAB可能包含更多辅助构建与改进此类复杂架构的支持功能。 此外，“文件多种算法优化CNN-BiGRU-AM”表明作者在原“CNN-BiLSTM-AM”基础上尝试使用双向门控循环单元（BiGRU）替换LSTM，或者进行了对比实验以确定哪种结构更适合特定问题的预测需求。这说明研究者可能通过比较不同架构下的表现来优化模型设计。 当利用该模型和相关代码时，用户需要理解各组成部分的功能及其工作原理，并且掌握参数调整的方法。此外，在准备时间序列数据集、训练验证过程中以及选择或定制优化策略方面也需要一定的专业知识与实践技能。对于初学者来说，虽然实现此类复杂架构具有挑战性，但通过逐步学习可以深入理解和应用深度学习模型及智能算法的精髓。
     
  • 基于麻雀搜索算法优化LSSVM参数的回归预测模型（含Matlab代码）
    优质
    本研究提出了一种利用麻雀搜索算法优化最小二乘支持向量机(LSSVM)参数的回归预测模型，并提供了详细的Matlab实现代码。 在机器学习和数据挖掘领域，回归分析是一种重要的技术，它用于预测和分析变量间的关系。最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine，简称LSSVM）是一种基于统计学原理的机器学习算法，在处理小样本数据时尤其有效。然而，LSSVM的性能很大程度上依赖于其参数设置，特别是惩罚参数和核函数参数的选择对于模型预测准确率至关重要。 为了提升LSSVM的预测准确性，研究者提出了多种参数优化方法。其中，麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm，简称SSA）是一种较新的优化策略，它模仿了麻雀群体的觅食行为和反捕食机制。通过模拟麻雀在分散式搜索过程中的行为，在参数空间中寻找最优解，SSA具有较好的全局搜索能力和较快的收敛速度，能够在避免陷入局部最优解的同时找到更优的解决方案。 本研究提出了一种基于麻雀搜索算法优化LSSVM参数的方法，称之为SSA-LSSVM。该方法的核心思想是利用SSA对LSSVM中的惩罚参数和核函数参数进行全局寻优以获得最佳模型配置。通过这种方法，可以有效提升LSSVM的预测性能，在处理复杂或非线性关系的数据集时尤其明显。 研究中提供了完整的Matlab代码实现，这使得研究人员及工程师可以直接应用SSA-LSSVM模型解决实际问题并分析数据结果。开源共享的代码不仅促进了学术交流，也为相关领域的实践应用带来了便利条件。 本研究的一个重要贡献是扩展了LSSVM的应用范围。传统的LSSVM主要用于单一目标的回归预测问题。而通过利用麻雀搜索算法优化参数后，SSA-LSSVM不仅可以解决单个目标的问题，还可以应用于多目标优化任务中。这使得该方法具有更广泛的实际应用前景，在综合能源系统优化、环境监测以及其他需要进行多变量分析的领域内尤为适用。 在实际问题的应用过程中，SSA-LSSVM能够处理大量数据，并提供准确的预测结果。例如，在热电系统的调度管理研究中，通过历史数据分析和未来趋势预测，该模型可以为系统运行提供指导建议，从而实现节能减排与经济效益的最大化。 基于麻雀搜索算法优化参数的方法（即SSA-LSSVM）不仅提高了LSSVM的预测精度，并且提供了开源代码支持实际应用。这项工作不仅为改进LSSVM的性能提出了新的思路，也为其他机器学习模型的参数调整提供了一定参考价值，在相关研究和实践中产生了积极影响。
     
  • 正余弦算法（SCA）及其优化算法_SCAsca_正弦余弦算法
    优质
    正余弦算法（SCA）是一种元启发式优化算法，模仿了正弦和余弦函数的行为。其变种优化算法SCAsca结合了正弦与余弦的特性，提升了搜索效率与精度，在多个领域展现出优越性能。 正弦余弦算法（SCA）是 Mirjalili 在2016年提出的一种新型的群体智能优化算法。该算法结构简单、参数较少且易于实现，其搜索过程主要受正弦和余弦函数的影响。