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 18:08:59 浏览: 104
: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。
相关问题
SSA-LSTM模型将智能优化算法与机器学习方法结合,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,从而优化LSTM模型,提高预测精度。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模型将机器学习和智能优化算法结合在一起,通过使用麻雀搜索算法选择最佳超参数,进而提高模型参数选择的科学性,优化LSTM模型,从而在柴油机尾气NOx预测方面具有显著的预测精度优势。该模型已经成功应用并验证了其优越性,与传统模型相比具有更高的预测精度。
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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