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(Attention Mechanism)在时间序列预测中展现出显著优势。然而,模型参数的有效设置对预测性能至关重要。粒子群优化(PSO)作为一种高效的全局优化算法,被引入用于优化深度学习模型的超参数...
4.使用PSO优化CNN初始化学习率(ModelTrain.py) importosfromcollectionsimportCounterimportnumpyasnpfromn_PSOimportPSOimportn_modelasmdimporttensorflowastfimportjsonif__name__ =='__main__':# 加载数据data, label, label_count = load_data()# 生成训练集测试集train_data, train_label, val_data, val_...
1、摘要 本文主要讲解:PSO粒子群优化-CNN-优化神经网络神经元个数dropout和batch_size,目标为对沪深300价格进行预测 主要思路: PSO Parameters :粒子数量、搜索维度、所有粒子的位置和速度、个体经历的最佳位置和全局最佳位置、每个个体的历史最佳适应值 CNN Parameters 神经网络第一层神经元个数、神经网络第二层神经元...
【基于PSO-CNN粒子群算法优化卷积神经网络多特征分类预测】基于PSO-CNN粒子群算法优化卷积神经网络多特征分类预测,预测效果如上, PSO-CNN分类源码地址:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJ6amJpx WOA-CNN分类源码地址:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJiWmpts 运行环境:Matlab2020b 可视化展示识别准确率ACC。需要定制...
然而,CNN性能很大程度上取决于其超参数,而为CNN配置合适的超参数通常面临着以下3个挑战:(1)不同类型CNN超参数的混合变量编码问题;(2)评估候选模型的昂贵计算成本问题;(3)确保搜索过程中收敛速率和模型性能问题。针对上述问题,提出一种基于高斯过程(GP)和粒子群优化算法(PSO)的混合模型优化算法(GPPSO),用于自动...
Matlab实现PSO-CNN粒子群优化卷积神经网络多输入多输出预测(完整源码和数据) 1.data为数据集,输入10个特征,输出3个变量。 2.main.m为程序主文件,其他为函数文件无需运行。 3.命令窗口输出MBE、MAE、RMSE、R^2和MAPE,可在下载区获取数据和程序内容。
针对传统电力供应链安全风险预警系统存在风险分析识别准确率低,导致预警效果差的问题,提出基于CNN-PSO的电力供应链风险预警模型.首先根据文献总结和研究经验获取电力供应链风险指标,并对该指标数据进行归一化处理;然后将处理后的风险指标输入至CNN-PSO风险预警模型中,采用CNN卷积层进行深层特征提取,并将特征进行集合处理;...
粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO),又称微粒群算法,是由J. Kennedy和R. C. Eberhart等于1995年开发的一种演化计算技术,来源于对一个简化社会模型的模拟。其中“群(swarm)”来源于微粒群匹配M. M. Millonas在开发应用于人工生命(artificial life)的模型时所提出的群体智能的5个基本原则。“粒子(partic...
Matlab实现PSO-GCNN粒子群优化分组卷积神经网络多变量时间序列预测(完整源码和数据)1.data为数据集,...
基于粒子群算法优化卷积神经网络(PSO-CNN)的回归预测预测,多变量输入模型。优化参数为学习率,批大小batchsize,正则化参数,要求2018b及以上版本,matlab代码。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。代码参考:https://mbd.pub/o/