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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

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简介：
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。

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  • 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
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    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。
     
  • 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）
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    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。
     
  • 麻雀搜索算法的MATLAB程序
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    麻雀搜索算法的MATLAB程序是一套基于自然界麻雀行为启发的优化算法实现代码，适用于解决各类科学与工程问题中的优化难题。 麻雀搜索算法的MATLAB程序已经过亲测验证，并带有详细标注。
     
  • 基于Levy飞行改进的麻雀搜索算法
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    本研究提出了一种通过引入Levy飞行策略来增强传统麻雀搜索算法的新方法，旨在优化其探索能力和收敛速度。 基于Levy飞行改进的麻雀搜索算法，由Matlab编写。
     
  • 麻雀搜索算法优化-Sparrow-Search-Algorithm-Matlab-main.zip
    优质
    麻雀搜索算法优化提供了基于Matlab实现的麻雀搜索算法代码，适用于解决各种最优化问题，特别适合科研与工程应用中的复杂寻优场景。 从麻雀的群体智慧、觅食行为和反捕食策略出发，提出了一种新的群体优化方法——麻雀搜索算法（SSA）。
     
  • Matlab【多目标优化-麻雀搜索算法】利用麻雀搜索算法解决多目标优化问题.zip
    优质
    本资源提供了一种基于麻雀搜索算法的MATLAB工具包，专注于求解复杂的多目标优化问题。通过模仿自然界中麻雀的行为模式，此算法在处理非线性、多峰函数等难题时展现了高效性和鲁棒性。 版本：MATLAB 2014/2019a，包含运行结果。 领域：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、路径规划及无人机等多种领域的MATLAB仿真。 内容标题所示，具体介绍可查看主页搜索博客。 适合人群：本科和硕士等科研学习使用。 博主简介：热爱科研的MATLAB仿真开发者，在技术与个人修养上同步精进。如有合作意向，请私信联系。
     
  • 麻雀搜索算法Matlab代码.zip
    优质
    本资源提供麻雀搜索算法的Matlab实现代码，适用于初学者学习与科研人员参考。包括算法核心逻辑及实例应用，便于理解和修改。 麻雀搜索算法爱好者。
     
  • 基于麻雀搜索算法的VMD参数优化-python实现
    优质
    本项目采用Python语言，结合麻雀搜索算法对变分模态分解（VMD）中的参数进行优化，以提高信号处理效果。 1. Python语言 2. 有数据集可供直接运行。
     
  • 麻雀搜索算法(SSA)的Matlab代码
    优质
    本简介提供了一段用于实现麻雀搜索算法（SSA）的MATLAB代码。该算法模仿了麻雀觅食和警觉行为，适用于优化问题求解。代码简单易懂，便于科研与工程应用中的快速部署及二次开发。 麻雀搜索算法（sparrow search algorithm, SSA）是Jiankai Xue等人在2020年提出的一种基于群智能优化的新型算法。该算法模仿了麻雀觅食以及逃避捕食者的行为，具有较强的寻优能力和快速收敛的特点。 SSA主要受到麻雀觅食和反捕猎行为的启发而设计。其中，发现食物较好的个体被视作“发现者”，其他个体则为“跟随者”。同时，在整个群体中会有一部分成员作为侦查员进行预警活动：当它们察觉到危险时，便会放弃寻找的食物并迅速撤离。 麻雀是一种群居鸟类，并且种类多样。相较于许多其它小鸟而言，麻雀拥有很强的记忆力。在圈养环境中观察发现有两种类型的家麻雀：“发现者”和“加入者”。其中，“发现者”积极地探索新的食物来源；而“加入者”则依赖于其他成员提供的信息来寻找食物。 此外，麻雀能够灵活应对不同环境下的角色转换，在面对捕食者的威胁时可以迅速调整行为策略。例如，当群体中出现可能的危险信号（如某只麻雀发出警报叫声）后，整个种群会快速做出响应并逃离潜在的风险区域以确保安全。
     
  • 麻雀搜索算法（SSA）的Matlab代码
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    简介：本资源提供了一套实现麻雀搜索算法(SSA)的Matlab代码，适用于解决各类优化问题。包含详细注释与示例文件，便于学习和应用。 圈养的麻雀可以分为两种类型：发现者和加入者。发现者在种群中寻找食物，并为整个群体指示觅食的方向和区域；而加入者则依赖于发现者的指引来获取食物。当有捕食者的威胁时，麻雀会发出警报声，此时整个种群迅速躲避危险并转移到其他地方继续觅食。