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糖果铺店主

2024-01-04 10:53:25 加入 DevPress

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【代码分享】基于RIME-CNN-LSTM-Attention（霜冰算法优化卷积神经网络融合注意力机制）的时间序列回归预测

基于注意力机制的CNN-LSTM网络车内CAN总线入侵检测技术》《基于自注意力机制和CNN-LSTM的空战目标机动轨迹预测》《基于CNN-LSTM和注意力机制的锂电池健康状态评估》《基于注意力机制的CNN-LSTM短期电价预测》《基于注意力机制的CNN-LSTM剩余寿命预测研究》《融合CNN-LSTM和注意力机制的空气质量指数预测》更好地捕捉序列中的重要信息：Attention机制能够根据序列中的

#算法 #cnn #lstm

热点组合预测模型，可拓展性高！卷积神经网络+门控循环单元网络+注意力机制时间序列预测（附matlab代码实现）

该模型主要借助一维卷积单元提取数据的高维特征，GＲU单元学习数据中的时序特征，并通过引入注意力机制加强重要特征的学习，实现对超长序列的学习。多变量回归预测程序是这样的，输入前一天18个气象特征，采样时间为24小时，输出为第二天的24小时的功率出力，也就是18×24输入，1×24输出，一共有75个这样的样本。CNN-GRU-Attention注意力机制多变量时间序列回归预测算法，基于卷积神经网络和门

#cnn #gru #网络

【代码分享】水论文神器！最新智能优化算法推荐与matlab代码实现

YDSE的灵感来自物理中yang的双缝实验，该实验被认为是最著名的经典物理实验之一，揭示了光的波动性质。行为的自然启发的元启发式算法(MA)，称为成吉思汗鲨鱼优化器(Genghis Khan shark optimizer，GKSO)，用于数值优化和工程设计。文章指出，该算法相对于传统算法具有更高的精度和更小的计算复杂度，并在实验中取得了良好的效果。，这个算法的灵感来自于霸王龙的狩猎行为。是Mah

#算法 #matlab #开发语言

【代码分享】16种时间序列数据模态分解方法

EMD(经验模态分解)；EEMD(集合经验模态分解)；CEEMD(互补集合经验模态分解)；FEEMD(快速EEMD分解)；CEEMDAN(完全自适应噪声集合经验模态分解)；ICEEMDAN(改进的自适应噪声完备EEMD)；LMD(局域均值分解)；RLMD(鲁棒性局部均值分解)；EWT(经验小波分解)；VMD(变分模态分解)；MVMD(多元变分模式分解)；tvfemd(时变滤波器的经验模态分解)；S

#人工智能 #python #算法

高创新，预测方向小论文有救了！霜冰优化算法+卷积神经网络+注意力机制+LSTM（附matlab代码实现）

#算法 #cnn #lstm

基于RIME-CNN-LSTM-Attention（霜冰算法优化卷积神经网络融合注意力机制）的时间序列回归预测（附matlab代码实现）

#算法 #cnn #lstm

最后，该算法进一步改进了元启发式算法的选择机制，引入了正向贪婪选择机制，并结合软霜搜索策略、硬霜穿刺机制和正向贪婪选择机制构建出了RIME算法。首先利用 VMD 对历史数据进行分解,然后依据RIME 对 LSTM 的参数进行寻优,并将分解出的时间序列数据分量输入到 LSTM 神经网络,最后将每个分量的预测值相加,得到时间序列预测值。结果表明,与 LSTM、VMD-LSTM 模型相比,VMD-R

#算法 #lstm #matlab

霜冰优化算法+卷积神经网络+注意力机制+LSTM高创新，预测方向小论文有救了！收藏住！！（附matlab代码实现）

#算法 #cnn #lstm

首发！中国电科院发布2024重大技术问题（附本人初步见解1-4）

提高模型的可信度是关键，需要通过集成可解释性技术，如局部可解释模型(LIME)、SHAP值等，使得模型决策过程透明化，便于专家理解和信任模型输出。同时，实施严格的模型验证和不确定性量化分析，确保模型结果的可靠性。新型配电系统将更加注重分布式能源（如太阳能、风能、储能系统）的接入与管理，通过微电网技术实现与主网的灵活互动，提高能源利用效率，增强系统的灵活性和韧性。利用先进的数学建模和仿真技术，建立能

#重构 #lstm #matlab +2

对比分析过程中，通常需要深入理解各种算法的原理、参数设置、适应场景等，这不仅有助于作者深化对智能优化算法领域的认识，也能使读者通过对比更好地理解各算法的特性和适用条件。在预测前的数据预处理阶段，智能优化算法也可以发挥作用，比如在特征缩放、缺失值填充、异常值处理等方面，通过优化预处理参数，确保输入到预测模型的数据质量，进而提高预测效果。在需要持续更新预测模型的场景中，智能优化算法可以实现模型参数的在

#人工智能

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