Advertisement

基于灰狼算法优化的长短期记忆神经网络在数据回归预测中的应用——GWO-LSTM回归预测与多输入单输出模型

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

简介：
本研究引入了灰狼优化算法对长短期记忆神经网络进行参数调优，开发了一种高效的GWO-LSTM回归预测及多输入单输出模型，显著提升了复杂数据序列的回归预测精度。 灰狼算法（GWO）优化长短期记忆神经网络的数据回归预测，即GWO-LSTM回归预测模型，适用于多输入单输出的情况。该模型的评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。代码质量高，易于学习并替换数据。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于灰狼算法优化的长短期记忆神经网络在数据回归预测中的应用——GWO-LSTM回归预测与多输入单输出模型
    优质
    本研究引入了灰狼优化算法对长短期记忆神经网络进行参数调优，开发了一种高效的GWO-LSTM回归预测及多输入单输出模型，显著提升了复杂数据序列的回归预测精度。 灰狼算法（GWO）优化长短期记忆神经网络的数据回归预测，即GWO-LSTM回归预测模型，适用于多输入单输出的情况。该模型的评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。代码质量高，易于学习并替换数据。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 基于灰狼算法优化的长短期记忆神经网络在数据回归预测中的应用——GWO-LSTM模型（多输入单输出），评估指标：R2和MAE
    优质
    本研究提出了一种结合灰狼优化算法与长短期记忆神经网络的新型预测模型(GWO-LSTM)，适用于多输入单输出的数据回归问题，通过R²和平均绝对误差(MAE)对模型性能进行量化评估。 灰狼算法（GWO）优化长短期记忆神经网络的数据回归预测，即GWO-LSTM回归预测。该模型为多输入单输出类型，评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。代码质量高，便于学习和替换数据。
     
  • 基于MATLAB的GWO-LSTM灰狼算法优化长短期记忆神经网络的多输入单输出回归预测（含完整源码及数据）
    优质
    本研究采用MATLAB实现了一种结合灰狼优化算法与长短期记忆模型的创新预测方法，旨在提高多输入单输出系统的回归预测精度。文中提供了详尽代码和实验数据以供参考学习。 MATLAB实现GWO-LSTM灰狼算法优化长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测（完整源码和数据）。使用灰狼算法优化参数包括初始学习率、隐藏层节点个数以及正则化参数。数据为包含6个特征的多输入回归数据，目标是预测一个变量。运行环境要求MATLAB 2018b及以上版本，程序出现乱码可能是由于版本不一致导致，可以用记事本打开并复制到你的文件中解决此问题。
     
  • 基于鲸鱼算法优化的长短期记忆神经网络数据回归预测——WOA-LSTM多输入单输出模型
    优质
    本研究提出一种结合鲸鱼算法优化的长短期记忆（LSTM）神经网络模型(WOA-LSTM)，专门用于处理多输入单输出的数据回归预测问题，显著提升了预测精度和稳定性。 鲸鱼算法（WOA）优化长短期记忆神经网络的数据回归预测模型被称为WOA-LSTM回归预测模型。该模型为多输入单输出类型，其评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。代码质量极高，便于学习和替换数据。
     
  • 基于遗传算法优化的长短期记忆网络数据回归预测——GA-LSTM多输入单输出模型
    优质
    本研究提出了一种结合遗传算法与长短期记忆网络（LSTM）的新型预测模型GA-LSTM，专为多输入单输出的数据回归问题设计。通过遗传算法优化神经网络参数，该模型在数据序列预测中展现出优越性能。 遗传算法（GA）优化长短期记忆网络的数据回归预测方法被称为GA-LSTM回归预测模型。该模型采用多输入单输出结构，并通过R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等评价指标来评估其性能，具有很高的质量且易于学习与数据替换。
     
  • 基于MATLAB的GWO-BiLSTM灰狼算法优化双向长短期记忆神经网络的多输入单输出回归预测（含完整源码及数据）
    优质
    本研究利用MATLAB开发了一种结合灰狼优化算法与双向长短期记忆模型的创新预测方法，旨在提升多输入单输出系统的回归预测精度。提供完整代码和测试数据以供参考。 MATLAB实现GWO-BiLSTM灰狼算法优化双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测（完整源码和数据）。灰狼算法优化参数包括初始学习率、隐藏层节点个数以及正则化参数。数据为包含6个特征的多输入回归数据，输出1个变量。运行环境要求MATLAB2018b及以上版本，程序乱码可能是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件中解决此问题。
     
  • 基于灰狼群算法优化的长短期记忆神经网络数据分类预测，GWO-LSTM分类预测，多输入单输出模型及多特征输入单输出二分类
    优质
    本研究提出一种结合灰狼群优化（GWO）与长短期记忆神经网络（LSTM）的新型分类预测模型——GWO-LSTM。该模型通过优化LSTM参数实现对多特征输入数据的高效处理，并应用于多输入单输出二分类问题，旨在提高预测准确性和鲁棒性。 灰狼群算法（GWO）优化长短期记忆神经网络的数据分类预测方法被称为GWO-LSTM分类预测模型。该模型支持多输入单输出结构，并适用于二分类及多分类任务。程序内部注释详尽，用户可以轻松替换数据进行使用。此代码采用MATLAB编写，能够生成分类效果图、迭代优化图以及混淆矩阵图。
     
  • 基于粒子群算法优化的长短期记忆神经网络数据回归预测，PSO-LSTM回归预测及多输入单输出模型评估，指标涵盖R2和MA
    优质
    本研究提出一种结合粒子群优化（PSO）与长短期记忆神经网络（LSTM）的数据回归预测方法——PSO-LSTM，特别适用于处理多输入单输出问题。通过优化LSTM的权重参数，模型在评估指标R2和均方误差(MAE)上表现优异，展示出强大的数据拟合能力和准确度提升效果。 粒子群算法（PSO）优化长短期记忆神经网络的数据回归预测方法被称为PSO-LSTM回归预测。该模型为多输入单输出结构，评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。代码质量非常高，便于学习并替换数据。