回归预测 | MATLAB实现SO-CNN-GRU蛇群算法优化卷积门控循环单元多输入单输出回归预测

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了回归预测 | MATLAB实现SO-CNN-GRU蛇群算法优化卷积门控循环单元多输入单输出回归预测。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

回归预测 | MATLAB实现SO-CNN-GRU蛇群算法优化卷积门控循环单元多输入单输出回归预测

预测效果

回归预测 | MATLAB实现SO-CNN-GRU蛇群算法优化卷积门控循环单元多输入单输出回归预测,回归预测,SO-CNN-GRU,CNN-GRU,蛇群算法优化,卷积门控循环单元,多输入单输出回归预测
回归预测 | MATLAB实现SO-CNN-GRU蛇群算法优化卷积门控循环单元多输入单输出回归预测,回归预测,SO-CNN-GRU,CNN-GRU,蛇群算法优化,卷积门控循环单元,多输入单输出回归预测
回归预测 | MATLAB实现SO-CNN-GRU蛇群算法优化卷积门控循环单元多输入单输出回归预测,回归预测,SO-CNN-GRU,CNN-GRU,蛇群算法优化,卷积门控循环单元,多输入单输出回归预测

回归预测 | MATLAB实现SO-CNN-GRU蛇群算法优化卷积门控循环单元多输入单输出回归预测,回归预测,SO-CNN-GRU,CNN-GRU,蛇群算法优化,卷积门控循环单元,多输入单输出回归预测
回归预测 | MATLAB实现SO-CNN-GRU蛇群算法优化卷积门控循环单元多输入单输出回归预测,回归预测,SO-CNN-GRU,CNN-GRU,蛇群算法优化,卷积门控循环单元,多输入单输出回归预测
回归预测 | MATLAB实现SO-CNN-GRU蛇群算法优化卷积门控循环单元多输入单输出回归预测,回归预测,SO-CNN-GRU,CNN-GRU,蛇群算法优化,卷积门控循环单元,多输入单输出回归预测
回归预测 | MATLAB实现SO-CNN-GRU蛇群算法优化卷积门控循环单元多输入单输出回归预测,回归预测,SO-CNN-GRU,CNN-GRU,蛇群算法优化,卷积门控循环单元,多输入单输出回归预测
回归预测 | MATLAB实现SO-CNN-GRU蛇群算法优化卷积门控循环单元多输入单输出回归预测,回归预测,SO-CNN-GRU,CNN-GRU,蛇群算法优化,卷积门控循环单元,多输入单输出回归预测
回归预测 | MATLAB实现SO-CNN-GRU蛇群算法优化卷积门控循环单元多输入单输出回归预测,回归预测,SO-CNN-GRU,CNN-GRU,蛇群算法优化,卷积门控循环单元,多输入单输出回归预测
回归预测 | MATLAB实现SO-CNN-GRU蛇群算法优化卷积门控循环单元多输入单输出回归预测,回归预测,SO-CNN-GRU,CNN-GRU,蛇群算法优化,卷积门控循环单元,多输入单输出回归预测
回归预测 | MATLAB实现SO-CNN-GRU蛇群算法优化卷积门控循环单元多输入单输出回归预测,回归预测,SO-CNN-GRU,CNN-GRU,蛇群算法优化,卷积门控循环单元,多输入单输出回归预测
回归预测 | MATLAB实现SO-CNN-GRU蛇群算法优化卷积门控循环单元多输入单输出回归预测,回归预测,SO-CNN-GRU,CNN-GRU,蛇群算法优化,卷积门控循环单元,多输入单输出回归预测

基本介绍

MATLAB实现SO-CNN-GRU蛇群算法优化卷积门控循环单元多输入单输出回归预测(完整源码和数据)
1.MATLAB实现SO-CNN-GRU蛇群算法优化卷积门控循环单元多输入单输出回归预测(完整源码和数据)
2.输入多个特征,输出单个变量,多输入单输出回归预测;
3.多指标评价,评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等,代码质量极高;
4.蛇群算法优化参数为:学习率,隐含层节点,正则化参数;
5.excel数据,方便替换,运行环境2020及以上。

程序设计

  • 完整源码和数据获取方式1:私信博主或同等价值程序兑换;
  • 完整程序和数据下载方式2(订阅《组合优化》专栏,同时获取《组合优化》专栏收录的任意8份程序,数据订阅后私信我获取):MATLAB实现SO-CNN-GRU蛇群算法优化卷积门控循环单元多输入单输出回归预测
%%  获取最优种群
   for j = 1 : SearchAgents
       if(fitness_new(j) < GBestF)
          GBestF = fitness_new(j);
          GBestX = X_new(j, :);
       end
   end
   
%%  更新种群和适应度值
   pop_new = X_new;
   fitness = fitness_new;

%%  更新种群 
   [fitness, index] = sort(fitness);
   for j = 1 : SearchAgents
      pop_new(j, :) = pop_new(index(j), :);
   end

%%  得到优化曲线
   curve(i) = GBestF;
   avcurve(i) = sum(curve) / length(curve);
end

%%  得到最优值
Best_pos = GBestX;
Best_score = curve(end);

%%  得到最优参数
NumOfUnits       =abs(round( Best_pos(1,3)));       % 最佳神经元个数
InitialLearnRate =  Best_pos(1,2) ;% 最佳初始学习率
L2Regularization = Best_pos(1,1); % 最佳L2正则化系数
% 
inputSize = k;
outputSize = 1;  %数据输出y的维度  
%  参数设置
opts = trainingOptions('adam', ...                    % 优化算法Adam
    'MaxEpochs', 20, ...                              % 最大训练次数
    'GradientThreshold', 1, ...                       % 梯度阈值
    'InitialLearnRate', InitialLearnRate, ...         % 初始学习率
    'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...             % 学习率调整
    'LearnRateDropPeriod', 6, ...                     % 训练次后开始调整学习率
    'LearnRateDropFactor',0.2, ...                    % 学习率调整因子
    'L2Regularization', L2Regularization, ...         % 正则化参数
    'ExecutionEnvironment', 'gpu',...                 % 训练环境
    'Verbose', 0, ...                                 % 关闭优化过程
    'SequenceLength',1,...
    'MiniBatchSize',10,...
    'Plots', 'training-progress');                    % 画出曲线

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm=1001.2014.3001.5501文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-629073.html

到了这里,关于回归预测 | MATLAB实现SO-CNN-GRU蛇群算法优化卷积门控循环单元多输入单输出回归预测的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 时序预测 | MATLAB实现SO-CNN-BiLSTM蛇群算法优化卷积双向长短期记忆神经网络时间序列预测

    预测效果 基本介绍 时序预测 | MATLAB实现SO-CNN-BiLSTM蛇群算法优化卷积双向长短期记忆神经网络时间序列预测,运行环境Matlab2020b及以上。优化正则化率、学习率、隐藏层单元数。 1.MATLAB实现SO-CNN-BiLSTM蛇群算法优化卷积双向长短期记忆神经网络时间序列预测; 2.单变量时间序列

    2024年02月12日
    浏览(45)
  • 回归预测 | MATLAB实现SSA-CNN-GRU-Attention多变量回归预测(SE注意力机制)

    预测效果 基本描述 1.Matlab实现SSA-CNN-GRU-Attention麻雀优化卷积门控循环单元注意力机制多变量回归预测; 2.运行环境为Matlab2021b; 3.data为数据集,excel数据,输入多个特征,输出单个变量,多变量回归预测, main.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; 4.命令窗口输出

    2024年01月16日
    浏览(47)
  • 回归预测 | MATLAB实现WOA-CNN-GRU鲸鱼算法优化卷积门控循环单元多输入单输出回归预测

    预测效果 基本介绍 回归预测 | MATLAB实现WOA-CNN-GRU鲸鱼算法优化卷积门控循环单元多输入单输出回归预测,运行环境Matlab2020b及以上。优化正则化率、学习率、隐藏层单元数。 1.MATLAB实现WOA-CNN-GRU鲸鱼算法优化卷积门控循环单元多输入单输出回归预测 2.输入多个特征,输出单个

    2024年02月16日
    浏览(42)
  • 回归预测 | Matlab基于SO-BiLSTM蛇群算法优化双向长短期记忆神经网络的数据多输入单输出回归预测

    效果一览 基本介绍 1.Matlab基于SO-BiLSTM蛇群算法优化双向长短期记忆神经网络的数据多输入单输出回归预测(完整源码和数据); 2.优化参数为:学习率,隐含层节点,正则化参数。 3.多特征输入单输出的回归预测。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。 4.程序语言为ma

    2024年01月23日
    浏览(49)
  • 高创新 | Matlab实现OOA-CNN-GRU-Attention鱼鹰算法优化卷积门控循环单元注意力机制多变量回归预测

    预测效果 基本介绍 1.Matlab实现OOA-CNN-GRU-Attention鱼鹰算法优化卷积门控循环单元注意力机制多变量回归预测; 2.运行环境为Matlab2021b; 3.data为数据集,excel数据,输入多个特征,输出单个变量,多变量回归预测; main.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; 4.命令窗口

    2024年04月12日
    浏览(46)
  • 基于CNN-GRU-Attention的时间序列回归预测matlab仿真

    目录 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 3.部分核心程序 4.算法理论概述 4.1 CNN(卷积神经网络)部分 4.2 GRU(门控循环单元)部分 4.3 Attention机制部分 5.算法完整程序工程 matlab2022a          CNN-GRU-Attention模型结合了卷积神经网络(CNN)、门控循环单元(GRU)和注意力

    2024年02月22日
    浏览(44)
  • 分类预测 | MATLAB实现CNN-GRU-Attention多输入分类预测

    分类效果 模型描述 Matlab实现CNN-GRU-Attention多变量分类预测 1.data为数据集,格式为excel,12个输入特征,输出四个类别; 2.MainCNN-GRU-AttentionNC.m为主程序文件,运行即可; 注意程序和数据放在一个文件夹,运行环境为Matlab2020b及以上。 4.注意力机制模块: SEBlock(Squeeze-and-Excita

    2023年04月08日
    浏览(44)
  • 分类预测 | Matlab实现基于TSOA-CNN-GRU-Attention的数据分类预测

    效果一览 基本介绍 Matlab实现分类预测 | Matlab实现基于TSOA-CNN-GRU-Attention的数据分类预测(Matlab完整程序和数据) 凌日优化卷积神经网络结合门控循环单元融合注意力机制的数据分类预测是一种复杂的模型架构,旨在提高数据分类任务的性能。下面我将逐步介绍这个模型的各个

    2024年02月13日
    浏览(49)
  • 分类预测 | MATLAB实现1D-2D-CNN-GRU的多通道输入数据分类预测

    分类效果 基本介绍 结合1D时序-2D图像多模态融合的CNN-GRU故障识别算法,基于一维时序信号和二维图像多元信息融合的卷积神经网络结门控循环单元网络的数据分类预测/故障识别算法。要求2020版以上。 采用双支路输入,一路为图像输入经CNN提取特征,一路为特征序列输入经

    2024年02月12日
    浏览(43)
  • 回归预测 | MATLAB实现GRU门控循环单元多输入多输出

    预测效果 基本介绍 MATLAB实现GRU门控循环单元多输入多输出,数据为多输入多输出预测数据,输入10个特征,输出3个变量,程序乱码是由于版本不一致导致,可以用记事本打开复制到你的文件,运行环境MATLAB2020b及以上。命令窗口输出MAE和R2,可在下载区获取数据和程序内容。

    2024年02月12日
    浏览(42)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包