gwo-bilstm

简简单单做算法1 个月前
人工智能·lstm·bilstm·gwo-bilstm·双向长短期记忆网络·序列预测
基于GWO灰狼优化的BiLSTM双向长短期记忆网络序列预测算法matlab仿真,对比BiLSTM和LSTM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5.算法完整程序工程(完整程序运行后无水印)
机器学习之心2 年前
双向长短期记忆神经网络·gwo-bilstm·多变量时间序列预测·灰狼算法优化
多维时序 | MATLAB实现GWO-BiLSTM灰狼算法优化双向长短期记忆神经网络的多变量时间序列预测MATLAB实现GWO-BiLSTM灰狼算法优化双向长短期记忆神经网络的多变量时间序列预测 1.data为数据集，格式为excel，4个输入特征，1个输出特征，考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测； 2.GWO-BiLSTMNTS.m为主程序文件，运行即可； 3.命令窗口输出R2、MAE和MBE； 注意程序和数据放在一个文件夹，运行环境为Matlab2021b及以上。
机器学习之心2 年前
attention·gwo-bilstm-att·gwo-bilstm·多输入分类预测
分类预测 | MATLAB实现GWO-BiLSTM-Attention多输入分类预测1.GWO-BiLSTM-Attention 数据分类预测程序 2.代码说明：基于灰狼优化算法（GWO）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）和注意力机制的数据分类预测程序。 程序平台：要求于Matlab 2023版及以上版本。 特点： 1、多行变量特征输入。 2、GWO优化了学习率、神经元个数等参数，方便增加维度和优化其他参数。（若首轮精度最高，则适应度曲线为水平直线） 3、适用于轴承故障、变压器油气故障、电力系统输电线路故障区域、绝缘子、配网等领域的识别、诊断和分类。 4.可直接替换数据，使用EXCEL