sql2008做网站,为什么网站有不同的扩展名,做网站的公司上海,钓鱼网站怎么搭建回归预测 | MATLAB实现BO-BiLSTM贝叶斯优化双向长短期神经网络多输入单输出回归预测 目录 回归预测 | MATLAB实现BO-BiLSTM贝叶斯优化双向长短期神经网络多输入单输出回归预测效果一览基本介绍模型搭建程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 MATLAB实现BO-BiLSTM贝叶斯优化双向长…回归预测 | MATLAB实现BO-BiLSTM贝叶斯优化双向长短期神经网络多输入单输出回归预测 目录 回归预测 | MATLAB实现BO-BiLSTM贝叶斯优化双向长短期神经网络多输入单输出回归预测效果一览基本介绍模型搭建程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 MATLAB实现BO-BiLSTM贝叶斯优化双向长短期神经网络多输入单输出回归预测。基于贝叶斯(bayes)优化双向长短期神经网络的回归预测BO-BiLSTM/Bayes-BiLSTM回归预测预测模型。 1.优化参数为学习率隐含层节点正则化参数。 2.评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。 3.运行环境matlab2020b及以上。 模型搭建 BO-BiLSTM贝叶斯优化BiLSTM是一种结合了贝叶斯优化和双向长短期神经网络BiLSTM的方法。 双向长短期神经网络BiLSTM是循环神经网络RNN的一种变体具有比传统循环神经网络更强大的建模能力。 贝叶斯优化是一种用于优化问题的方法它能够在未知的目标函数上进行采样并根据已有的样本调整采样的位置。这种方法可以帮助我们在搜索空间中高效地找到最优解。 BO-BiLSTM的基本思想是使用贝叶斯优化来自动调整GRU模型的超参数以获得更好的预测性能。贝叶斯优化算法根据已有的模型性能样本选择下一个超参数配置进行评估逐步搜索超参数空间并利用贝叶斯推断方法更新超参数的概率分布。通过这种方式BO-BiLSTM可以在相对较少的模型训练迭代次数内找到更好的超参数配置从而提高预测的准确性。 伪代码
程序设计
完整程序和数据获取方式1私信博主回复MATLAB实现BO-BiLSTM贝叶斯优化双向长短期神经网络多输入单输出回归预测完整程序和数据下载方式2(资源处直接下载)MATLAB实现BO-BiLSTM贝叶斯优化双向长短期神经网络多输入单输出回归预测。
%% 优化算法参数设置
%参数取值上界(学习率隐藏层节点正则化系数)
%% 贝叶斯优化参数范围
optimVars [optimizableVariable(NumOfUnits, [10, 50], Type, integer)optimizableVariable(InitialLearnRate, [1e-3, 1], Transform, log)optimizableVariable(L2Regularization, [1e-10, 1e-2], Transform, log)];%% 创建网络架构
% 输入特征维度
numFeatures f_;
% 输出特征维度
numResponses 1;
FiltZise 10;
% 创建LSTM模型layers [...% 输入特征sequenceInputLayer([numFeatures 1 1],Name,input)sequenceFoldingLayer(Name,fold)% 特征学习 dropoutLayer(0.25,Name,drop3)% 全连接层fullyConnectedLayer(numResponses,Name,fc)regressionLayer(Name,output) ];layers layerGraph(layers);layers connectLayers(layers,fold/miniBatchSize,unfold/miniBatchSize);% 批处理样本
MiniBatchSize 128;
% 最大迭代次数
MaxEpochs 500;options trainingOptions( adam, ...MaxEpochs,500, ...GradientThreshold,1, ...InitialLearnRate,optVars.InitialLearnRate, ...LearnRateSchedule,piecewise, ...LearnRateDropPeriod,400, ...LearnRateDropFactor,0.2, ...L2Regularization,optVars.L2Regularization,...Verbose,false, ...Plots,none);%% 训练混合网络
net trainNetwork(XrTrain,YrTrain,layers,options);
参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm1001.2014.3001.5502 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229
