首页提出SSA-LSTM模型,将智能优化算法与机器学习方法相结合。模型利用麻雀搜索算法选择模型超参数,提高模型参数选择的科学性,对LSTM模型进行优化,提高模型预测精度。成功将SSA-LSTM模型应用到柴油机尾排NOx预测中。并通过与传统模型进行对比,证明SSA-LSTM模型的预测精度更高换一种说法

提出SSA-LSTM模型,将智能优化算法与机器学习方法相结合。模型利用麻雀搜索算法选择模型超参数,提高模型参数选择的科学性,对LSTM模型进行优化,提高模型预测精度。成功将SSA-LSTM模型应用到柴油机尾排NOx预测中。并通过与传统模型进行对比,证明SSA-LSTM模型的预测精度更高换一种说法

时间: 2023-06-05 13:08:59 浏览: 193

基于麻雀算法(SSA)优化卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)分类预测，SSA-CNN-LSTM多特征输入模型

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基于麻雀算法(SSA)优化卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)分类预测，SSA-CNN-LSTM多特征输入模型。优化参数为：学习率，隐含层节点，正则化参数。多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。基于麻雀算法(SSA)优化卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)分类预测，SSA-CNN-LSTM多特征输入模型。优化参数为：学习率，隐含层节点，正则化参数。多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

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

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