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MATLAB实现
GWO
-BiLSTM灰狼算法优化双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测(完整源码和数据)
MATLAB实现
GWO
-BiLSTM灰狼算法优化双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测(完整源码和数据) 灰狼算法优化参数为初始学习率,隐藏层节点个数,正则化参数。 数据为多输入回归数据,输入6个特征,输出1个变量。 运行环境MATLAB2018b及以上,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。
2022-12-19 20:27:31
449KB
GWO-BiLSTM
灰狼算法优化
双向长短期记忆神经网络
多输入单输出
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(完整源码和数据)
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(完整源码和数据) 灰狼算法优化参数为初始学习率,隐藏层节点个数,正则化参数。 数据为多输入回归数据,输入6个特征,输出1个变量。 运行环境MATLAB2018b及以上,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。
2022-12-18 18:28:52
438KB
GWO-LSTM
灰狼算法优化
长短期记忆网络
多输入单输出
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(完整源码和数据)
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(完整源码和数据) 灰狼算法优化参数为初始学习率,隐藏层节点个数,正则化参数。 数据为多输入回归数据,输入6个特征,输出1个变量。 运行环境MATLAB2020b及以上,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。
2022-12-18 18:28:51
445KB
GWO-GRU
灰狼算法优化
门控循环单元
多输入单输出
灰狼算法优化长短期记忆网络(
GWO
-LSTM)的多输入单输出回归预测 (Matlab完整程序和数据)
灰狼算法优化长短期记忆网络(
GWO
-LSTM)的多输入单输出回归预测 (Matlab完整程序和数据) 运行版本2018及以上 优化参数为学习率,隐藏层节点个数,正则化参数Matlab代码,多个评价指标。
2022-11-29 11:28:49
36KB
灰狼算法
长短期记忆网络
GWO-LSTM
多输入单输出
GWO
-GRU,灰狼算法优化GRU多输入单输出数据回归预测 (Matlab完整程序和数据)
GWO
-GRU,灰狼算法优化GRU多输入单输出数据回归预测 (Matlab完整程序和数据) 运行版本2020及以上
GWO
-GRU,灰狼算法优化GRU多输入单输出数据回归预测 (Matlab完整程序和数据) 运行版本2020及以上
GWO
-GRU,灰狼算法优化GRU多输入单输出数据回归预测 (Matlab完整程序和数据) 运行版本2020及以上
2022-11-28 12:25:42
36KB
GWO-GRU
灰狼算法
GRU
多输入单输出
基于
GWO
-LSTM灰狼算法优化长短期记忆网络单变量时间序列预测(Matlab完整程序和数据)
基于
GWO
-LSTM灰狼算法优化长短期记忆网络单变量时间序列预测(Matlab完整程序和数据)运行版本2018及以上 基于
GWO
-LSTM灰狼算法优化长短期记忆网络单变量时间序列预测(Matlab完整程序和数据)运行版本2018及以上 基于
GWO
-LSTM灰狼算法优化长短期记忆网络单变量时间序列预测(Matlab完整程序和数据)运行版本2018及以上
2022-11-28 12:25:40
6KB
GWO-LSTM
灰狼算法
长短期记忆网络
时间序列
灰狼优化算法(
GWO
)附代码
受灰狼群体捕食行为的启发,Mirjalili等[1]于 2014年提出了一种新型群体智能优化算法:灰狼优化算法。
GWO
通过模拟灰狼群体捕食行为,基于狼群群体协作的机制来达到优化的目的。
GWO
算法具有结构简单、需要调节的参数少,容易实现等特点,其中存在能够自适应调整的收敛因子以及信息反馈机制,能够在局部寻优与全局搜索之间实现平衡,因此在对问题的求解精度和收敛速度方面都有良好的性能。
2022-11-28 11:22:19
18KB
matlab
1
GWO
_Pathplaning_路径规划_灰狼算法_pathplanning_灰狼_
gwo
_源码
程序能够随时生成二维地图,并将灰狼优化算法应用于二维路径规划中。
2022-10-27 15:32:39
5KB
路径规划
灰狼算法
pathplanning
灰狼
1
GWO
_
gwo
_greywolf_灰狼优化_狼群算法_灰狼算法
受 灰 狼 群 体 捕 食 行 为 的 启 发,Mirjalili等[1]于 2014年提出了一种新型群体智能优化算法:灰狼优化算法。
GWO
通过模拟灰狼群体捕食行为,基于狼群群体协作的机制来达到优化的目的。
GWO
算法具有结构简单、需要调节的参数少,容易实现等特点,其中存在能够自适应调整的收敛因子以及信息反馈机制,能够在局部寻优与全局搜索之间实现平衡,因此在对问题的求解精度和收敛速度方面都有良好的性能
2022-10-21 17:47:47
1.87MB
gwo
greywolf
灰狼优化
狼群算法
1
基于
gwo
的lstm回归预测的matlab全中文注释代码
使用
GWO
优化LSTM的初始学习率、隐含层单元数、迭代次数、最小包尺寸数 训练环境:Matlab2017-2022,gpu或cpu可设置 程序员不骗程序员,亲测有效,全网最低价,帮助科研,节省时间
2022-09-12 11:06:10
4KB
GWO
LSTM
matlab
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