首页SSA-LSTM模型将智能优化算法与机器学习方法结合起来，通过麻雀搜索算法选择超参数，从而提高模型参数选择的科学性，进而对LSTM模型进行优化，提高模型预测精度。最终，该模型成功应用到柴油机尾排NOx预测中。并在与传统模型的对比中，证明其预测精度更高。换一种说法

SSA-LSTM模型将智能优化算法与机器学习方法结合起来，通过麻雀搜索算法选择超参数，从而提高模型参数选择的科学性，进而对LSTM模型进行优化，提高模型预测精度。最终，该模型成功应用到柴油机尾排NOx预测中。并在与传统模型的对比中，证明其预测精度更高。换一种说法

时间: 2023-06-05 21:09:05 浏览: 120

SSA-LSTM/LSTM多变量回归预测对比，基于麻雀算法优化长短期记忆网络(SSA-LSTM)多变量回归预测优化参数为迭

SSA-LSTM/LSTM多变量回归预测对比，基于麻雀算法优化长短期记忆网络(SSA-LSTM)多变量回归预测。优化参数为迭代次数，隐藏层节点个数，学习率参数，正则化参数，要求2018及以上版本，matlab代码。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。 SSA-LSTM/LSTM多变量回归预测对比，基于麻雀算法优化长短期记忆网络(SSA-LSTM)多变量回归预测。优化参数为迭代次数，隐藏层节点个数，学习率参数，正则化参数，要求2018及以上版本，matlab代码。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

：SSA-LSTM模型运用智能优化算法和机器学习方法相结合，通过麻雀搜索算法选择超参数，提高了模型参数选择的科学性，从而优化LSTM模型，提高了预测精度。该模型成功应用于柴油机尾气NOx预测，并且在与传统模型的对比中证明了其更高的预测精度。

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