基于GA遗传优化TCN-LSTM时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 其整体性能优于基于GA遗传优化TCN时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真-CSDN博客 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序(完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频) ```while gen < MAXGEN gen Pe0 &#...

基于WOA鲸鱼优化的CNN-LSTM-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序(完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频) ```g1 = woa_idx; LR = g1(1);NN1 = floor(g1(2))&#...

基于PSO粒子群优化的CNN-LSTM-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序(完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频) ```LR = g1(1);NN1 = floor(g1(2))+1; if g1(3)<1/3 x1...

基于GA遗传优化的CNN-LSTM-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序(完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频) ```[V,I] = min(JJ);g1 = phen1(I,:); LR = g1(1);NN1 = ...

基于贝叶斯优化CNN-LSTM网络的数据分类识别算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) BO优化前 BO优化过程 BO优化后 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序(完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频) ```MBsize = 32;Lr = 0.1;% CNN LSTM构建卷积神经网络layers &#...

基于GWO灰狼优化的CNN-LSTM的时间序列回归预测matlab仿真
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序(完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频) ```LR = Alpx(1);numHiddenUnits1 = floor(Alpx(2))+1;% 定义隐藏层中LSTM单元的数量numHiddenUnits2 = floor(Alpx(3))+1;% 定义隐藏层中LSTM单元...

基于WOA优化的CNN-LSTM的时间序列回归预测matlab仿真
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序(完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频) ```LR = woa_idx(1);numHiddenUnits1 = floor(woa_idx(2))+1;% 定义隐藏层中LSTM单元的数量numHiddenUnits2 = floor(woa_idx(3))+1;% 定义隐...

基于LSTM网络的空调功耗数据预测matlab仿真
1.算法描述 长短期记忆网络(LSTM,Long Short-Term Memory)是一种时间循环神经网络,是为了解决一般的RNN(循环神经网络)存在的长期依赖问题而专门设计出来的,所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。在标准RNN中,这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构,例如一个tanh层。 长短期记忆网络(Long-Short Term Memory,LSTM...

基于PSO粒子群优化的CNN-LSTM的时间序列回归预测matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序 ```for i=1:Iter i for j=1:Npeop rng(i+j) if func_obj(x1(j,:))<pbest1(j) p1(j,:) = x1(j,:);%变量 pbest1(j) = func_obj(x1(j,:)); end if pbest1(j)<gbe...

m基于PSO-LSTM粒子群优化长短记忆网络的电力负荷数据预测算法matlab仿真
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下: 优化前: 优化后: 2.算法涉及理论知识概要 基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)和长短时记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)的电力负荷预测算法,是一种将全局优化策略与深度学习模型相结合的先进预测方法。该方法旨在通过优化LSTM网络的超参数,提高模型在...

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