CNN-Bigru-Attention12种算法优化CNN-Bigru-Attention多输入单输出预测matlab2023 评价指标包括MAE、MAPE 、MSE、RMSE、R2 可出适应的曲线图、评价指标二维对比图、评价指标雷达图以北方苍鹰NGO优化CNN-Bigru-Attention为例 主要功能为:采用12种算法优化CNN-Bigru-Attention模型的参数12种算法可以随便切换一键运行。 优化参数分别是学习率Bigru的神经元个数注意力机制的键值,正则化参数。 并进行了优化前后的结果对比 12种算法包括:北方苍鹰算法(NGO)、蜕螂优化算法(DBO)、灰狼优化算法(GWO)、 鱼鹰优化算法(OOA)、粒子群算法(PSO)、减法优化器算法(SABO)、沙猫群优化算法(SCSO)、麻雀优化算法(SSA)、白鲸优化算法(BWO)、霜冰优化算法(RIME)、鲸鱼优化算法(WOA)、哈里斯鹰优化算法(HHO)。 学会后可以自己添加优化算法进行优化预测。 价格为模型价格不 算法为Matlab编写注释清晰逻辑详细excel数据替换数据方便咱们先来扒一扒这个模型的骨架。CNN负责从数据里抠局部特征BiGRU正反向扫荡时间序列Attention机制给关键时间步加Buff。但别急着跑代码参数没调好分分钟翻车——这时候就得靠智能优化算法来当老中医了。先看段灵魂代码% 北方苍鹰算法参数初始化 NGO_params struct(... Max_iter, 100,... SearchAgents_no, 30,... lb, [0.001, 10, 4, 0.001],... % 参数下限 ub, [0.1, 200, 32, 0.1]); % 参数上限这四组参数就是咱们要调理的任督二脉学习率小了模型变树懒大了又容易癫痫BiGRU神经元数量直接决定模型的脑容量注意力键值维度控制着信息筛选的严格程度正则化参数则是防过拟合的降压药。训练流程里藏着个骚操作for i1:Max_iter % 计算适应度时偷偷做五折交叉验证 current_mse kfoldLoss(fitrnet(xtrain, ytrain,... LayerSizes, params(2),... Lambda, params(4))); % 注意力维度必须是2的整数次幂 attn_dim 2^nextpow2(params(3)); end这里用交叉验证的MSE作为适应度还强行把注意力维度对齐到最近的2次幂。毕竟注意力机制不是菜市场维度得讲究个对齐美感。跑完优化后得祭出雷达图镇场子。看这个NGO优化后的五维雷达图MAPE直接缩水到原来的三成CNN-Bigru-Attention12种算法优化CNN-Bigru-Attention多输入单输出预测matlab2023 评价指标包括MAE、MAPE 、MSE、RMSE、R2 可出适应的曲线图、评价指标二维对比图、评价指标雷达图以北方苍鹰NGO优化CNN-Bigru-Attention为例 主要功能为:采用12种算法优化CNN-Bigru-Attention模型的参数12种算法可以随便切换一键运行。 优化参数分别是学习率Bigru的神经元个数注意力机制的键值,正则化参数。 并进行了优化前后的结果对比 12种算法包括:北方苍鹰算法(NGO)、蜕螂优化算法(DBO)、灰狼优化算法(GWO)、 鱼鹰优化算法(OOA)、粒子群算法(PSO)、减法优化器算法(SABO)、沙猫群优化算法(SCSO)、麻雀优化算法(SSA)、白鲸优化算法(BWO)、霜冰优化算法(RIME)、鲸鱼优化算法(WOA)、哈里斯鹰优化算法(HHO)。 学会后可以自己添加优化算法进行优化预测。 价格为模型价格不 算法为Matlab编写注释清晰逻辑详细excel数据替换数据方便![雷达图示意五个评价指标呈星型分布优化后指标整体内缩]代码仓库里暗藏玄机——Optimizer文件夹躺着12个算法的.m文件想换算法比换衣服还简单% 切换优化算法只需改这一行 optimizer NGO_optimizer; % 想用GWO换成 optimizer GWO_optimizer;每个算法文件都自带参数边界检查和并行计算支持。曾经有个哥们把沙猫群算法(SCSO)的参数范围设反了结果模型在迭代中突然表演了个数值核爆...数据替换更是幼儿园操作。把自己的Excel数据按日期|特征列1~N|目标列的格式怼进Data文件夹主程序里改个路径就能开跑。注意别手抖把表头删了否则程序会把你的特征名当数字处理——别问我是怎么知道的。最后说个压箱底的彩蛋在Models文件夹里藏着优化前后的对比脚本跑完会生成动态对比曲线。某次用鲸鱼算法(WOA)优化后预测曲线和真实值的贴合度简直像用了502胶水。这套代码最骚的地方在于你甚至可以把优化后的参数直接喂给同结构的分类模型。上次拿哈里斯鹰算法(HHO)调参后的模型去搞故障分类准确率直接飙了9个百分点。果然好的参数就像内功心法换个招式照样能打。