Advertisement

基于PSO-LSTM的Matlab时间序列预测优化（含完整程序与数据）

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

简介：
本研究运用粒子群优化算法改进长短期记忆网络模型，在MATLAB环境下实现对时间序列的有效预测，并提供完整代码和实验数据。 本段落介绍了一种基于PSO-LSTM（粒子群算法优化长短期记忆网络）的时间序列预测方法，并提供了完整的Matlab代码及数据集。该方法通过调整学习率、隐藏层节点个数以及正则化参数来优化LSTM模型的性能，适用于2018b及以上版本的Matlab环境。评价指标包括R2值、平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、根均方误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）。代码质量高，便于学习及替换数据使用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于PSO-LSTM的Matlab时间序列预测优化（含完整程序与数据）
    优质
    本研究运用粒子群优化算法改进长短期记忆网络模型，在MATLAB环境下实现对时间序列的有效预测，并提供完整代码和实验数据。 本段落介绍了一种基于PSO-LSTM（粒子群算法优化长短期记忆网络）的时间序列预测方法，并提供了完整的Matlab代码及数据集。该方法通过调整学习率、隐藏层节点个数以及正则化参数来优化LSTM模型的性能，适用于2018b及以上版本的Matlab环境。评价指标包括R2值、平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、根均方误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）。代码质量高，便于学习及替换数据使用。
     
  • 基于PSO-BiLSTM的Matlab时间序列预测（含完整程序与数据）
    优质
    本项目采用PSO优化BiLSTM模型，在Matlab环境中实现高精度的时间序列预测。提供完整代码及实验数据，适用于科研学习。 本段落介绍了一种基于PSO-BiLSTM粒子群算法优化双向长短期记忆网络的时间序列预测方法，并提供了完整的Matlab代码及数据集。该方法通过调整学习率、隐藏层节点个数以及正则化参数来优化模型，适用于2018b及以上版本的MATLAB环境。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）。代码质量高，易于学习，并且便于替换数据以进行进一步研究或应用。
     
  • 基于MATLAB的SSA优化LSTM时间序列预测（附完整代码及数据）
    优质
    本研究利用MATLAB开发了一种结合 SSA 与 LSTM 的新型算法，显著提升了时间序列预测的精度。文章提供详尽源码和数据支持，便于读者实践学习。 本段落详细记录了一项在MATLAB环境中使用SSA（麻雀搜索算法）优化LSTM（长短期记忆神经网络）模型以提升时间序列预测性能的实验研究。文章涵盖了数据创建及预处理阶段、LSTM模型构建与配置方法，重点介绍了如何应用SSA进行超参数调优，并对比了原始和优化后的LSTM模型效能。此外，还展示了整个优化过程及其对预测性能改进的影响。 本段落适合于从事数据科学和机器学习领域的研究人员和技术人员阅读。对于希望利用高级算法提高预测质量的人来说尤其有用，特别是那些希望通过观察优化前后表现的差异来加深理解并识别有助于提升时间序列数据分析精度的因素的人士。 提供的代码示例可以帮助读者迅速掌握实现自己项目中模型优化的方法，并提供了关于未来改进方向的指南，例如增加模型复杂度和特征选择等策略，以更好地满足特定任务的需求。
     
  • 基于Matlab的WOA-LSTM时间序列预测（含完整代码及数据）
    优质
    本研究采用Matlab实现了一种结合 Whale Optimization Algorithm (WOA) 和 Long Short-Term Memory (LSTM) 的混合模型进行时间序列预测，并提供了包含完整源码和数据集的研究资料。 基于鲸鱼算法优化长短期记忆网络(WOA-LSTM)的时间序列预测方法采用Matlab实现。该方法的优化参数包括学习率、隐藏层节点个数以及正则化参数，适用于2018b及以上版本的Matlab环境。 评价指标涵盖平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)和根均方误差(RMSE)，确保代码质量极高且易于理解和修改。通过替换数据可以方便地进行进一步的学习与实验研究。
     
  • 基于MATLAB的PSO-SVM时间序列预测及其完整代码与数据
    优质
    本项目运用MATLAB平台结合PSO优化算法对SVM参数进行调优，实现高效的时间序列预测，并提供完整的源代码及测试数据集。 MATLAB实现PSO-SVM（粒子群优化支持向量机）时间序列预测。程序使用单变量时间序列数据进行股票价格的预测，并包含粒子群优化前后的对比结果。
     
  • LSTM时间序列预测（含Python完整代码及数据）
    优质
    本资源深入讲解了利用长短期记忆网络(LSTM)进行时间序列预测的方法，并提供了详尽的Python代码和所需的数据集。非常适合对AI时间和序列数据分析感兴趣的读者学习参考。 LSTM时间序列预测（Python完整源码和数据）基于LSTM长短期记忆神经网络的时间序列预测方法应用于AQI预测，提供完整的Python代码和相关数据。
     
  • 基于MATLAB的CNN-LSTM时间序列预测实现（含完整源码及数据）
    优质
    本项目利用MATLAB开发了一种结合卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)的时间序列预测模型，并提供了完整的源代码和相关数据集，便于研究与实践。 MATLAB实现CNN-LSTM时间序列预测（完整源码和数据）。该方法使用卷积长短期记忆神经网络对单变量时间序列数据进行预测。运行环境要求为MATLAB 2020b及以上版本。
     
  • 基于粒子群算法优化的长短期记忆网络（PSO-LSTM）在时间序列预测中的应用（含Matlab完整程序及数据）
    优质
    本研究提出了一种结合粒子群优化算法与长短期记忆网络的时间序列预测模型，提供详细MATLAB实现代码和实验数据。 基于粒子群算法优化长短期记忆网络（PSO-LSTM）的时间序列预测方法适用于2018b及以上版本的Matlab环境。此方法针对单列数据集进行参数优化，包括学习率、隐藏层节点个数以及正则化参数等关键变量。评价模型性能时采用R²、平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、根均方误差（RMSE）和平均相对百分比误差（MAPE）作为主要指标。代码质量高，便于学习与数据替换操作。
     
  • 【时间序列预测】利用LSTM的时序预测及MATLAB完整代码
    优质
    本资源介绍如何使用LSTM进行时间序列预测，并提供详细的MATLAB代码实现。适合数据科学与机器学习爱好者研究和实践。 LSTM的核心思想是通过三个门控单元（输入门、遗忘门、输出门）来控制记忆单元中的信息流动，从而灵活地管理信息的存储与清除。 输入门：该机制决定新的数据应否被引入到记忆单元中。它通过对当前时刻的数据和前一时刻隐藏状态进行计算，产生一个0至1之间的数值作为是否接纳新输入的依据。 遗忘门：此功能用于确定何时舍弃先前的记忆内容。同样通过分析当前输入与上一步隐藏层的状态信息获得介于0和1之间的一个值来决定保留还是放弃旧有记忆。 记忆单元：这一组件专门负责保存并传递长期依赖的信息，根据输入门及遗忘门的指示进行相应的更新或维持操作。 输出门：此环节控制从记忆单元中提取的数据量。它通过与当前数据流以及上一步隐藏状态的相关计算生成一个0到1范围内的数值来调节输出的重要性。 LSTM的工作流程可以被简化为上述几个关键步骤。
     
  • 基于MATLAB的贝叶斯优化LSTM时间序列预测数据集方法
    优质
    本研究提出了一种基于MATLAB平台的贝叶斯优化算法，用于提升长短期记忆网络（LSTM）在时间序列预测任务中的性能。通过优化LSTM模型参数，该方法能够有效提高预测准确性，并已在多个数据集上进行了验证。 在MATLAB中实现贝叶斯优化以改进长短期记忆神经网络（LSTM）的时间序列预测模型。