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一、程序及算法内容介绍#xff1a;
基本内容#xff1a;
亮点与优势#xff1a; 二、实际运行效果#xff1a;
三、算法介绍#xff1a;
四、完整程序下载#xff1a; 一、程序及算法内容介绍#xff1a;
基本内容#xff1a; 本代码基于Matlab平台编译
基本内容
亮点与优势 二、实际运行效果
三、算法介绍
四、完整程序下载 一、程序及算法内容介绍
基本内容 本代码基于Matlab平台编译将MFO(飞蛾扑火优化算法)与CNN-LSTM卷积-长短期记忆神经网络结合进行多输入数据分类预测 输入训练的数据包含12个特征1个响应值即通过12个输入值预测1个输出值多变量分类预测特征个数可自行指定 归一化训练数据提升网络泛化性 通过MFO算法优化CNN-LSTM网络的学习率、卷积核个数、神经元个数参数记录下最优的网络参数 训练CNN-LSTM网络进行回归预测实现更加精准的预测 迭代计算过程中自动显示优化进度条实时查看程序运行进展情况 自动输出多种多样的的误差评价指标自动输出大量实验效果图片
亮点与优势 注释详细几乎每一关键行都有注释说明适合小白起步学习 直接运行Main函数即可看到所有结果使用便捷 编程习惯良好程序主体标准化逻辑清晰方便阅读代码 所有数据均采用Excel格式输入替换数据方便适合懒人选手 出图详细、丰富、美观可直观查看运行效果 附带详细的说明文档下图其内容包括算法原理使用方法说明 二、实际运行效果 三、算法介绍
飞蛾扑火优化算法MFO是由自然界中飞蛾横向定位导航机制演变而来的。在夜间飞蛾飞行时把遥远的月亮当作参考物可以将月光视为平行光飞蛾根据光照方向来和自身夹角来调整飞行方向由于人工火焰距离较近飞蛾飞行时与火焰保持固定的角度飞蛾与火焰的距离会不断变化最终产生螺旋式逼近火焰的飞行路径。MFO算法并行优化能力强总体特性好对于非凸函数而言由于非凸函数具有大量的局部最优点因此MFO算法能够广泛探索搜索空间并发现其中存在全局最优点的概率更大的区域。 四、完整程序下载
