GWO-LSTM

多维时序 | MATLAB实现GWO-LSTM灰狼算法优化长短期记忆神经网络的多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实现GWO-LSTM灰狼算法优化长短期记忆神经网络的多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现GWO-LSTM灰狼算法优化长短期记忆神经网络的多变量时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍
机器学习之心·2023-09-10 05:49

GWO-LSTM交通流量预测（python代码）

优化LSTM模型的参数，从而实现交通流量的预测方法代码运行版本要求1.项目文件夹data是数据文件夹，data.py是数据归一化等数据预处理脚本images文件夹装的是不同模型结构打印图model文件夹GWO-LSTM
深度学习的奋斗者·2023-08-25 09:54

时序预测 | MATLAB实现GWO-LSTM灰狼算法优化长短期记忆神经网络时间序列预测

时序预测|MATLAB实现GWO-LSTM灰狼算法优化长短期记忆神经网络时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现GWO-LSTM灰狼算法优化长短期记忆神经网络时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍
机器学习之心·2023-02-01 11:50

【LSTM回归预测】基于灰狼算法优化长短时记忆GWO-LSTM时序时间序列数据预测（含前后对比）附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机电力系统⛄内容介绍近年来风电技术不断发展,风电在电网的渗透率不断增加,但风能本身间歇性的特点使其对电网的稳定性和安全性造成了不小的影响.为此,需
Matlab科研工作室·2022-12-20 09:41

【LSTM时序预测】基于灰狼算法优化长短时记忆网络GWO-LSTM实现风电功率预测附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信
Matlab科研工作室·2022-12-20 09:11

【LSTM时序预测】基于灰狼算法优化长短时记忆网络GWO-LSTM实现风电功率预测附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机电力系统⛄内容介绍近年来风电技术不断发展,风电在电网的渗透率不断增加,但风能本身间歇性的特点使其对电网的稳定性和安全性造成了不小的影响.为此,需
matlab科研助手·2022-12-20 09:10

【lstm预测】基于灰狼优化算法改进的lstm预测matlab源码

准确性差等问题,采用一种使用灰狼优化算法(GWO)优化长短期记忆网络(LSTM)的短期负荷预测模型.针对模型的参数较难选择的问题,利用GWO对LSTM模型参数寻优.通过实例验证了预测模型的有效性,结果表明GWO-LSTM
Matlab科研辅导帮·2022-12-19 00:32

回归预测 | MATLAB实现GWO-GRU灰狼算法优化门控循环单元多输入单输出回归预测

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机器学习之心·2022-12-19 00:30

回归预测 | MATLAB实现GWO-LSTM灰狼算法优化长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测

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机器学习之心·2022-12-18 23:52

灰狼算法(GWO)优化长短期记忆神经网络的数据回归预测，GWO-LSTM回归预测，多输入单输出模型。

clearall;closeall;clc;%%导入数据P_train=xlsread('data','trainingset','B2：G191')';T_train=xlsread('data','trainingset','H2：H191')';%测试集——44个样本P_test=xlsread('data','testset','B2:G45')';T_test=xlsread('data
洋洋43916303·2022-12-01 07:59

灰狼算法(GWO)优化长短期记忆神经网络的数据回归预测，GWO-LSTM回归预测，多输入单输出模型

clearall;closeall;clc;%%导入数据P_train=xlsread('data','trainingset','B2：G191')';T_train=xlsread('data','trainingset','H2：H191')';%测试集——44个样本P_test=xlsread('data','testset','B2:G45')';T_test=xlsread('data
洋洋43916303·2022-11-30 01:34
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