企业官网建设流程全解析

网站设计技术公司,广告联盟全自动赚钱系统,打开网站显示404,如何做视频网站不侵权目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.部分程序 4.算法理论概述 阶段1#xff1a;全局局部搜索#xff08;俯冲捕食#xff09; 阶段2#xff1a;弱解替换#xff08;群体协作#xff09; 5.完整程序 1.程序功能描述 LSTM网络的性能高度依赖于超…目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.部分程序4.算法理论概述阶段1全局局部搜索俯冲捕食阶段2弱解替换群体协作5.完整程序1.程序功能描述LSTM网络的性能高度依赖于超参数配置其中隐含层个数是影响模型性能的关键超参数之一。传统的超参数优化方法如网格搜索、随机搜索存在效率低、易陷入局部最优等问题。鹈鹕优化是一种新型元启发式优化算法其核心是用鹈鹕优化算法Pelican Optimization Algorithm, POA自适应搜索LSTM隐含层最优神经元数量以最小化时间序列预测误差。2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022A/MATLAB2024B版本运行3.部分程序................................................................... Destination_positionBestSol.Position; % 将优化得到的最佳参数转换为整数作为LSTM隐藏层神经元数量 % 加1是为了确保至少有1个神经元 NNfloor(Destination_position)1; % 设置网络训练参数 options trainingOptions(adam, ... % 使用Adam优化器适合深度学习训练 MaxEpochs, 240, ... % 最大训练轮数为240 GradientThreshold, 1, ... % 梯度阈值为1防止梯度爆炸 InitialLearnRate, 0.004, ... % 初始学习率为0.004 LearnRateSchedule, piecewise, ...% 学习率调度方式为分段衰减 LearnRateDropPeriod, 60, ... % 每60轮衰减一次学习率 LearnRateDropFactor,0.2, ... % 学习率衰减因子为0.2变为原来的20% L2Regularization, 0.01, ... % L2正则化系数为0.01防止过拟合 ExecutionEnvironment, gpu,... % 使用GPU加速训练需配置GPU支持 Verbose, 0, ... % 不显示训练过程细节 Plots, training-progress); % 显示训练进度图表损失变化等 % 训练LSTM网络 [net,INFO] trainNetwork(Pxtrain, Txtrain, layers, options); % 使用训练好的网络进行预测 Dat_yc1 predict(net, Pxtrain); % 对训练数据进行预测归一化尺度 Dat_yc2 predict(net, Pxtest); % 对测试数据进行预测归一化尺度 % 将预测结果反归一化恢复到原始数据范围 Datn_yc1 mapminmax(reverse, Dat_yc1, Norm_O); Datn_yc2 mapminmax(reverse, Dat_yc2, Norm_O); % 将细胞数组转换为矩阵方便后续处理和分析 Datn_yc1 cell2mat(Datn_yc1); Datn_yc2 cell2mat(Datn_yc2); % 保存训练信息、预测结果和收敛曲线到MAT文件便于后续分析 save R2.mat INFO Datn_yc1 Datn_yc2 T_train T_test Convergence_curve 1264.算法理论概述POA-LSTM的核心是用鹈鹕优化算法Pelican Optimization Algorithm, POA自适应搜索LSTM隐含层最优神经元数量以最小化时间序列预测误差。整体流程为数据预处理→POA优化LSTM超参数→训练优化后的LSTM→预测与结果反归一化阶段1全局局部搜索俯冲捕食1.搜索步长系数PK(随迭代衰减平衡全局/局部搜索)其中it为当前迭代次数PK随it增大而递减(前期大步全局探索后期小步局部细化)。2.个体适应度比例Pei(区分优劣解)其中Costi为第i个个体的适应度(LSTM预测误差) Costmin/Costmax为当前种群的最小/最大误差。Pei越大说明个体越差越倾向全局搜索反之越倾向局部搜索。3.位置更新公式4.边界约束阶段2弱解替换群体协作1.替换概率PtPt随迭代次数动态变化控制弱解替换的概率。2.弱解替换公式若randPt将种群按适应度升序排序删除最后Ne个最差解 围绕全局最优解生成新解公式为XnewX bestrand(1,D)⋅rand(LB,UB)将新解加入种群保持种群规模为N 。3.适应度函数优化目标是最小化LSTM测试集预测误差核心公式为5.完整程序VVV关注后手机上输入程序码129