LSTM时序预测：鹈鹕算法优化POA-LSTM模型（包含前后对比）【附带Matlab代码，3101期】.zip

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简介：
所有海神之光上传的代码均可直接运行，经过验证确认可用，我将竭诚为您提供服务。首先，代码压缩包包含主函数“Main.m”，以及其他需要调用的m文件；其次，代码的运行环境为Matlab 2019b版本。如果运行过程中出现任何问题，请根据系统提示进行相应的调整；若您不熟悉相关操作，欢迎通过私信咨询博主。为了方便您的使用，以下是详细的运行步骤：步骤一：将所有文件放置在Matlab的工作目录下；步骤二：双击打开除“Main.m”之外的其他m文件；步骤三：点击“运行”按钮，等待程序执行完毕后即可获得结果。如果您需要进一步的仿真咨询或额外的服务，可以通过私信或扫描博主博客文章底部提供的QQ名片进行联系。此外，博主还提供博客或资源的完整代码供您参考。同时，也可提供期刊或参考文献的相关信息以辅助结果复现。对于Matlab程序的定制需求，博主也乐于提供服务。在科研合作方面，博主专注于智能优化算法优化LSTM分类预测系列程序的定制以及相关的科研合作方向，包括但不限于：遗传算法GA/蚁群算法ACO优化LSTM、粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化LSTM、灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化LSTM、鲸鱼算法WOA/麻雀算法SSA优化LSTM以及萤火虫算法FA/差分算法DE优化LSTM等多种优化算法的探索和应用。

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【LSTM时间序列预测】改进的鹈鹕算法在POA-LSTM模型中的应用及效果对比（附Matlab代码 3101期）.zip

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本资源探讨了改进后的鹈鹕算法在POA-LSTM模型中对时间序列预测的应用，并提供了详细的Matlab代码，供用户进行实验与比较。海神之光上传的全部代码均可运行，并已亲测可用；1、代码压缩包内容包括主函数：Main.m以及用于调用的其他m文件；无需额外编写的运行结果效果图；2、该代码适用于Matlab 2019b版本，若在运行过程中遇到问题，请根据提示进行修改；如果需要帮助可直接联系博主咨询；3、操作步骤如下： - 步骤一：将所有文件放置于当前的Matlab工作目录中； - 步骤二：除了Main.m之外双击打开其他m文件； - 步骤三：点击运行，等待程序完成以获取结果。关于仿真相关问题或需要进一步服务，请直接联系博主；具体可提供的服务包括： 4.1 提供博客或资源的完整代码 4.2 期刊或者参考文献复现 4.3 定制Matlab程序 4.4 科研合作方向，如智能优化算法与LSTM分类预测系列程序定制等；具体科研合作领域包括： - 遗传算法GA/蚁群算法ACO优化LSTM - 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化LSTM - 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化LSTM - 鲸鱼算法WOA/麻雀搜索算法SSA优化LSTM - 萤火虫算法FA/差分进化DE优化LSTM 以及其他未列出的智能优化方法与LSTM结合的应用研究。

【LSTM回归预测】利用MATLAB灰狼算法优化LSTM模型【附带Matlab代码 2038期】.zip

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本资源提供使用MATLAB中的灰狼优化算法来改进LSTM（长短期记忆）模型，以进行时间序列的回归预测。附赠完整代码供学习参考。海神之光上传的全部代码均可运行并经过亲测验证有效；1、压缩包内包含主函数Main.m和其他调用函数m文件；无需额外运行结果或效果图展示；2、适用于Matlab 2019b版本，若出现错误，请根据提示进行修改；3、操作步骤如下：第一步是将所有代码文件放置在当前的MATLAB工作目录中；第二步为打开除Main.m之外的所有其他m文件；第三步运行程序直至完成并得到结果。此外，对于仿真咨询或其他服务需求，可以联系博主以获取更多帮助。具体的服务包括但不限于： - 完整代码提供 - 期刊或参考文献复现 - MATLAB程序定制科研合作方面涉及智能优化算法与LSTM分类预测系列程序的定制和研究协作方向包括： 1. 遗传算法（GA）/蚁群算法（ACO）对LSTM进行优化； 2. 粒子群算法（PSO）/蛙跳算法（SFLA）应用于LSTM优化； 3. 灰狼算法（GWO）/狼群算法（WPA）用于改进LSTM性能； 4. 鲸鱼优化算法（WOA）/麻雀搜索算法（SSA）对LSTM进行调优； 5. 萤火虫算法（FA）/差分进化法(DE)在LSTM中的应用； 6. 其他智能优化方法结合使用于改进LSTM模型。

【LSTM时间序列预测】利用MATLAB麻雀算法改进LSTM时间序列预测（附前后期对比及代码）【第2029期】.zip

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本资源详细介绍并提供代码实现如何运用MATLAB中的麻雀搜索算法优化长短期记忆网络(LSTM)，以提高时间序列预测的准确性。包括改进前后效果对比分析，适合研究与学习使用。所有由海神之光上传的代码均可以运行并经过验证确认有效。 1. 代码压缩包内容包括主函数Main.m以及其它调用函数（其他m文件）。无需额外操作即可直接运行，不包含单独的结果展示图像。 2. 运行环境为Matlab版本2019b。若在使用过程中遇到问题，请根据提示信息进行相应修改；对于无法解决的问题可以与博主联系寻求帮助。 3. 具体的操作步骤如下： - 步骤一：将所有文件放置于Matlab当前工作目录中； - 步骤二：打开除Main.m之外的所有m文件； - 步骤三：点击运行，等待程序执行完毕后即可得到结果。 4. 关于仿真咨询及其他服务需求（如代码提供、文献复现或定制化matlab编程），欢迎随时与博主联系。 4.1 提供博客或者资源中的完整代码 4.2 根据期刊或参考文献进行程序重现 4.3 定制Matlab程序开发 4.4 科研合作方向涵盖智能优化算法应用于LSTM分类预测领域： - 例如：遗传算法GA/蚁群算法ACO与LSTM结合； - 粒子群PSO/蛙跳SFLA等方法对LSTM进行优化； - 灰狼GWO/狼群WPA策略用于改进LSTM模型性能； - 鲸鱼WOA及麻雀SSA算法的运用，以及其他各种智能优化技术与LSTM结合的研究。

Pelican Optimization Algorithm (POA)_鹈鹕优化算法

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鹈鹕优化算法（POA）是一种受自然界鹈鹕捕猎策略启发的新型元启发式优化技术，在解决复杂优化问题方面展现出卓越效能。鹈鹕优化算法（POA）是一种新的自然启发式算法。该算法的设计灵感来源于鹈鹕在捕猎过程中的行为模式。在POA框架内，搜索代理被视作正在寻找食物来源的鹈鹕。为此，提出了一种用于解决优化问题的数学模型来描述和实现这一过程。

改进版鹈鹕优化算法（POA）

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改进版鹈鹕优化算法（POA）是在原有基础上进行了一系列改进和增强的新一代智能计算方法，旨在提高搜索效率与解的质量。标准鹈鹕优化算法（Poa）是一种模拟自然界中鹈鹕捕食行为的优化方法。该算法通过模仿鹈鹕在寻找食物过程中的搜索策略来解决复杂的优化问题。它具有较强的全局寻优能力和较快的收敛速度，适用于多种应用场景。注意：原文没有包含任何联系方式或网址信息，在重写时未做相关修改处理。

【LSTM车速预测】用麻雀算法提升LSTM模型的车速预测效果（附前后来对比和Matlab代码2063期）.zip

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本资料探讨了利用麻雀搜索算法优化长短期记忆网络(LSTM)模型，以增强车辆速度预测的精确度，并提供了详细的前后对比分析及MATLAB实现代码。在Matlab领域上传的全部代码均可运行，并经过测试确认可用。 1. 代码压缩包内容： - 主函数：main.m； - 调用函数：其他m文件；无需单独运行 - 运行结果效果图 2. 代码运行版本为Matlab 2019b。如果遇到问题，请根据提示进行修改，如需进一步帮助可联系博主。 3. 运行操作步骤：步骤一：将所有文件放置在Matlab的当前工作目录中；步骤二：打开并查看除main.m外的所有m文件；步骤三：运行程序直至获得结果。 4. 仿真咨询如需其他服务，可以联系博主或访问博主博客获取更多信息。 5. 在机器学习和深度学习方面包括但不限于： - 卷积神经网络（CNN） - 长短期记忆网络（LSTM） - 支持向量机（SVM） - 最小二乘支持向量机（LSSVM） - 极限学习机（ELM） - 核极限学习机（KELM） - BP神经网络 - 径向基函数网络(RBF) - 宽度学习系统(BLS) - 深度信念网络(DBN) - 随机森林(RF) - 动态弹性极限学习机(DELM) - XGBoost算法以上方法可用于风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测等应用，如负荷预测、股价走势分析及PM2.5浓度预报等领域。此外还包括水体光学参数反演和NLOS信号的检测与分类技术以及地铁停车精准位置预判模型设计，变压器故障诊断等方面的研究工作。

基于鹈鹕算法（POA）优化的长短期记忆神经网络数据回归预测模型，POA-LSTM 多输入单输出回归预测

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本研究提出了一种结合鹈鹕算法与长短期记忆神经网络的新型多输入单输出回归预测模型(POA-LSTM)，用于提升复杂时间序列数据的预测精度。鹈鹕算法（POA）优化了长短期记忆神经网络的数据回归预测能力，在多输入单输出模型的应用中尤为显著。该方法被称为POA-LSTM回归预测，并且其性能评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。此外，相关的代码质量极高，易于学习与应用，同时也方便用户替换数据进行实验或研究。

【LSTM预测改进】利用CNN优化LSTM的时间序列预测（附带Matlab代码）.zip

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本资源提供一种结合卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)的方法，用于提升时间序列数据的预测精度，并附有详细的Matlab实现代码。智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真代码。

鹈鹕优化算法（POA）及其智能应用（附源码）

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《鹈鹕优化算法（POA）及其智能应用》一书深入探讨了一种新型元启发式算法——鹈鹕优化算法。该算法灵感源自鹈鹕捕食策略，适用于解决复杂优化问题，并展示了其在多个领域的创新应用实例及源代码分享。鹈鹕优化算法（Pelican Optimization Algorithm, POA）是一种基于群体智能的元启发式优化算法，它模仿了鹈鹕捕食行为及社会互动特性，用于解决复杂的优化问题。 POA的工作机制主要包括： - 捕食行为：模拟鹈鹕群捕猎的过程，以探索解空间。 - 协作捕食：通过模拟鹈鹕之间的合作捕猎行为来提升算法的局部搜索能力。 - 社会交互：模仿鹈鹕间的社会互动，维持种群多样性。其优点包括： 1. 强大的探索能力：POA能够有效勘探解空间的不同区域。 2. 灵活性：适用于多种优化问题，涵盖连续和离散类型的问题。 3. 快速收敛性：通常在较少的迭代次数内即可找到较优解。 4. 易于实现：算法设计直观且容易编程。

SCI一区 - 鹈鹕算法优化的POA-TCN-BiGRU-Attention模型

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本研究提出了一种结合鹈鹕算法优化的POA-TCN-BiGRU-Attention模型，显著提升了复杂数据序列分析的精度与效率，在SCI一区期刊发表。 ### 基本介绍 POA-TCN-BiGRU-Attention鹈鹕算法是一种高级的时间序列预测方法，它融合了多种深度学习技术来提高预测精度。具体来说，该算法包括以下几个关键组成部分： 1. **Pelican Algorithm (POA)**: 鹈鹕算法(POA)是一种启发式优化算法，用于参数优化，在复杂的机器学习模型中寻找最佳参数设置。在POA-TCN-BiGRU-Attention中，鹈鹕算法被用来优化TCN-BiGRU网络的参数，以提高整体模型的性能。 2. **Temporal Convolutional Network (TCN)**: 时间卷积网络(TCN)是一种专为处理时间序列数据而设计的神经网络架构。它通过使用因果卷积（causal convolution）来确保模型仅能访问当前时刻及其之前的数据，从而避免未来信息的泄露。 3. **Bidirectional Gated Recurrent Unit (BiGRU)**: 双向门控循环单元(BiGRU)是门控循环单元(GRU)的一种变体，它可以同时从前向后和从后向前处理序列数据，从而捕捉更全面的上下文信息。在POA-TCN-BiGRU-Attention中，BiGRU在网络中起到序列建模的作用。 4. **Attention Mechanism**: 注意力机制是一种允许模型关注输入序列中的某些特定部分而不是整个序列的技术。在POA-TCN-BiGRU-Attention中，注意力机制有助于模型更加聚焦于对预测结果有显著贡献的关键信息。 ### 模型描述 POA-TCN-BiGRU-Attention模型的工作流程可以概括为以下步骤： 1. **输入数据预处理**: - 对原始时间序列数据进行归一化等预处理操作。 2. **构建TCN层**: - 使用多个TCN层来捕获时间序列的局部特征，并通过因果卷积确保每个时间步只能依赖其历史信息。 3. **构建BiGRU层**: - 在TCN层之后添加BiGRU层，利用其双向特性进一步提取时间序列的上下文信息。 4. **引入注意力机制**: - 在BiGRU层之后加入注意力层，让模型能够根据各个时间步的重要程度动态地调整权重分配。 5. **优化参数**: - 使用Pelican算法(POA)对整个模型的参数进行优化，寻找最优解。 6. **输出预测结果**: - 最终输出预测的时间序列数据。 ### 程序设计 POA-TCN-BiGRU-Attention算法的具体实现通常涉及到以下几个步骤： 1. **数据准备**: - 加载时间序列数据集，并进行必要的预处理操作，如缺失值填充、数据标准化等。 2. **模型构建**: - 定义TCN层、BiGRU层以及注意力层的结构，并将其组合成完整的神经网络模型。 3. **训练过程**: - 利用训练集数据对模型进行训练，同时使用验证集进行性能评估和超参数调优。 4. **预测与评估**: - 在测试集上进行预测，并使用合适的评估指标（如MAE、RMSE等）来衡量模型的表现。