基于麻雀算法改进的LSTM预测算法–MATLAB版本
为了提高LSTM数据的预测准确率,对LSTM中的参数利用麻雀搜索算法进行优化。
数据选取:采用正弦信号仿真数据,数量为200,,90%的数据用于训练,10%的数据用于测试。
麻雀算法的优化参数为 LSTM网路包含的隐藏单元数目,最大训练周期,初始学习率,L2参数。
适应度函数为LSTM对训练集和测试集的均方误差(MSE),均方误差MSE越低越好。
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