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...
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。
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,...
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;...
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/
1.多维时序 | MATLAB实现PSO-CNN-BiGRU多变量时间序列预测; 2.运行环境为Matlab2020b; 3.基于粒子群优化算法(PSO)、卷积神经网络(CNN)和双向门控循环单元网络(BiGRU)的超前24步多变量时间序列回归预测算法; 4.多变量特征输入,单序列变量输出,输入前一天的特征,实现后一天的预测,超前24步预测; ...
技术标签:机器学习深度学习CNN故障诊断西储大学轴承pso-svm融合cnn 本文将2D-CNN与1D-CNN融合,同时对轴承数据集进行训练,然后在汇聚层将两者池化层的输出连接成一个向量,送进全连接层。模型训练结束之后,取FC层的输出作为提取到的故障特征信号。数据来源,西储大学滚动轴承故障诊断数据集。 融合CNN的结构图如图所示:...