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遗传算法优化LSTM,实现时间序列预测

上传者: 2023-03-27 22:24:42上传 RAR文件 6.56KB 热度 33次

本文主要介绍了采用遗传算法优化LSTM网络在时间序列预测中的应用。通过调整LSTM层数、隐藏层神经元个数、Dense层数和神经元个数等参数,优化LSTM网络的性能。本文采用的优化算法是遗传算法,其中编码形式采用元素的位置交换。同时,本文遵循了LSTM和Dense层数不超过3层的原则,因为对于非线性数据这足以拟合。文章结构分为两部分,第一部分是LSTM网络的设计,第二部分是遗传算法的优化。

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用户评论
码姐姐匿名网友 2025-01-15 12:10:23

这篇文件对于想要学习遗传算法在时间序列预测中的应用的人来说是一个很好的入门资料,值得推荐。

码姐姐匿名网友 2025-01-15 16:55:00

这个文件对于那些对于时间序列预测问题感兴趣的人来说是一个很好的参考,作者的实验方法和结果都很具有说服力。

码姐姐匿名网友 2025-01-15 08:10:07

作者通过将遗传算法与LSTM相结合,优化了时间序列预测模型,提高了准确率,这是一个很有前景的研究方向。

码姐姐匿名网友 2025-01-15 22:14:56

这篇文件很实用,通过遗传算法优化LSTM模型,提高了时间序列预测的准确性。