本文介绍: PSO_LSTM神经网络回归预测算法是一种结合了粒子群优化(Particle Swarm Optimization,简称PSO)和长短时记忆(Long Short-Term Memory,简称LSTM)神经网络的混合模型。这种模型主要用于处理时间序列数据,并对未来的值进行预测。下面详细介绍PSO_LSTM神经网络回归预测算法的基本理论与原理。首先,LSTM是一种特殊的RNN(循环神经网络),能够学习长期依赖关系。
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1 基本定义
PSO_LSTM神经网络回归预测算法是一种结合了粒子群优化(Particle Swarm Optimization,简称PSO)和长短时记忆(Long Short-Term Memory,简称LSTM)神经网络的混合模型。这种模型主要用于处理时间序列数据,并对未来的值进行预测。下面详细介绍PSO_LSTM神经网络回归预测算法的基本理论与原理。
首先,LSTM是一种特殊的RNN(循环神经网络),能够学习长期依赖关系。其核心思想是引入了三个门控机制(输入门、遗忘门和输出门),通过这三个门控机制,LSTM能够有效地控制信息的流动,避免长期依赖问题,从而有效地学习并记忆长期信息。
其次,粒子群优化(PSO)是一种基于群体智能的优化算法,它通过模拟鸟群、鱼群等生物群体的觅食行为,找到最优解。在PSO中,每个解被称为一个粒子,所有的粒子都通过跟踪两个”极值”来更新自己:一个是粒子自身找到的最好解,称为个体极值(pBest);另一个是所有粒子中找到的最好解,称为全局极值(gBest)。每个粒子通过不断更新自己的位置和速度,向个体极值和全局极值靠近,最终找到最优解。
2 出图效果
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