时序预测

MATLAB实现WOA-CNN-BiLSTM鲸鱼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程序设计学习总结参考资料

预测效果

MATLAB实现WOA-CNN-BiLSTM鲸鱼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WOA-CNN-BiLSTM鲸鱼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

程序设计

完整源码和数据获取方式1私信博主回复WOA-CNN-BiLSTM鲸鱼算法优化卷积双向长短期记忆神经网络时间序列预测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)WOA-CNN-BiLSTM鲸鱼算法优化卷积双向长短期记忆神经网络时间序列预测专栏外只能获取该程序。

获取最优种群for

训练次后开始调整学习率LearnRateDropFactor,0.2,

...

关闭优化过程SequenceLength,1,...MiniBatchSize,10,...Plots,

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AlgorithmWOA是一种基于自然界中鲸鱼群体行为的优化算法可以用于解决优化问题。

而卷积双向长短期记忆神经网络CNN-BiLSTM是一种结合了卷积神经网络CNN和双向长短期记忆神经网络BiLSTM的网络结构能够处理序列数据和空间数据,多输入单输出回归预测是指输入多个特征输出一个数值的回归问题。

下面是使用鲸鱼算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测的步骤

首先需要确定网络的结构包括卷积层、BiLSTM层、全连接层等。

然后需要定义适应度函数即网络在训练集上的预测误差。

这里可以选择均方误根差RMSE作为适应度函数。

接下来可以使用鲸鱼算法进行参数优化。

具体来说可以将CNN-BiLSTM网络的参数作为优化变量将适应度函数作为目标函数使用鲸鱼算法进行迭代优化直到目标函数收敛或达到预设的迭代次数。

在优化过程中需要设置好鲸鱼算法的参数包括优化正则化率、学习率、隐藏层单元数等。

最后可以使用优化后的CNN-BiLSTM网络进行多输入单输出回归预测。

需要注意的是鲸鱼算法虽然可以用于优化神经网络但并不是万能的也存在局限性。

在使用鲸鱼算法进行优化时需要根据具体问题进行调参和优化以获得更好的优化效果。

参考资料

https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm1001.2014.3001.5501

[2]

https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm1001.2014.3001.5501