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...
基于GA遗传优化的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 plot(Error2,'linewidth',2); grid on xlabel('迭代次数'); ylabel('遗传算法优化过程'); legend('Average fitness'); [V,I] = min(JJ); X = phen1(I,:); LR ...
基于GWO灰狼优化的CNN-LSTM-Attention的时间序列回归预测matlab仿真
1.算法运行效果图预览优化前 优化后 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述 时间序列回归预测是数据分析的重要领域，旨在根据历史数据预测未来时刻的数值。近年来，深度学习模型如卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）、长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）以及注意力机制（Attenti...
基于WOA优化的CNN-LSTM-Attention的时间序列回归预测matlab仿真
1.算法运行效果图预览优化前： 优化后： 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述 时间序列回归预测是数据分析的重要领域，旨在根据历史数据预测未来时刻的数值。近年来，深度学习模型如卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）、长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）以及注意力机制（Atten...
基于PSO优化的CNN-LSTM-Attention的时间序列回归预测matlab仿真
1.算法运行效果图预览PSO优化前： PSO优化后： 2.算法运行软件版本MATLAB2022A 3.算法理论概述 时间序列回归预测是数据分析的重要领域，旨在根据历史数据预测未来时刻的数值。近年来，深度学习模型如卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）、长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）以及注意力机制...
基于GA优化的CNN-LSTM-Attention的时间序列回归预测matlab仿真
1.算法运行效果图预览ga优化前： ga优化后： 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述 时间序列预测是许多领域中的核心问题，如金融市场分析、气候预测、交通流量预测等。近年来，深度学习在时间序列分析上取得了显著的成果，尤其是卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）和注意力机制（Attention）的结合使用。 3.1卷积神经网络（CNN）在时间序列...
【MATLAB】PSO粒子群优化LSTM（PSO_LSTM）的时间序列预测
有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1 基本定义PSO粒子群优化LSTM（PSO-LSTM）是一种将粒子群优化算法（PSO）与长短期记忆神经网络（LSTM）相结合的混合模型。该算法通过模拟鸟群觅食行为，在解空间中搜索和迭代，以找到全局最优解。在PSO-LSTM中，每个粒子代表一个LSTM模型的参数组合。粒子的位置表示参数的取值，速度表示参数的更新方向和幅度。粒子群根据个....
基于人工大猩猩部队优化CNN-LSTM（GTO-CNN-LSTM）多变量时间序列预测（Matlab代码实现）
1 概述专家学者根据对人类视觉的研究，提出了注意力机制，计算机视觉、自然语言处理等领域[14-17]引入该机制优化现有模型，学习并确定重点关注的目标区域，使模型能够在有限资源下关注最有效的信息。本文基于这一机制改进 CNN 联合 LSTM 的体系结构，通过注意力机制处理被现有结构忽略的短序列特征的重要度差异，提取显著细粒度特征，同时便于LSTM更有效地捕捉时间依赖性。针对 CNN 联合 LSTM....
【MATLAB第35期】基于MATLAB的2023年改进的进化算法优化LSTM时间序列预测模型思路
【MATLAB第35期】基于MATLAB的2023年改进的进化算法优化LSTM时间序列预测模型思路一、思路拿第34期的棕熊算法举例：优化途径：（一）种群初始学习改进（1）反向学习(OBOA)（2）准反向学习（QOBOA）（3）准反射学习（QRBOA）（4）tent映射（5）logical映射（二）算法混合（1）与算法组合（GWO-BOA）（三）算法改进策略（1）LEVY精英策略(LBOA)（2）....
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