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智能優(yōu)化算法?? ? ??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測?? ? ??雷達(dá)通信?? ? ?無線傳感器?? ? ? ?電力系統(tǒng)

信號處理?? ? ? ? ? ? ?圖像處理?? ? ? ? ? ? ??路徑規(guī)劃?? ? ??元胞自動(dòng)機(jī)?? ? ? ?無人機(jī)

?? 內(nèi)容介紹

在金融市場、氣象預(yù)測、股票走勢等領(lǐng)域，時(shí)間序列預(yù)測一直是一個(gè)重要的問題。隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展，越來越多的方法被應(yīng)用于時(shí)間序列預(yù)測中。本文將介紹一種基于長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）結(jié)合AdaBoost的時(shí)間序列預(yù)測方法。

長短期記憶網(wǎng)絡(luò)是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出色。LSTM網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)長期依賴關(guān)系，對于時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的趨勢和周期性變化有著較好的表現(xiàn)。然而，單獨(dú)的LSTM網(wǎng)絡(luò)可能無法充分捕捉時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的復(fù)雜特征，因此需要結(jié)合其他方法進(jìn)行預(yù)測。

AdaBoost是一種集成學(xué)習(xí)方法，它通過組合多個(gè)弱分類器來構(gòu)建一個(gè)強(qiáng)分類器。在時(shí)間序列預(yù)測中，我們可以將LSTM網(wǎng)絡(luò)視為一個(gè)弱分類器，通過AdaBoost方法來提升其預(yù)測性能。具體來說，我們可以將LSTM網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的殘差作為輸入，然后使用AdaBoost算法來訓(xùn)練多個(gè)LSTM網(wǎng)絡(luò)，最終得到一個(gè)更加準(zhǔn)確的預(yù)測模型。

通過將LSTM網(wǎng)絡(luò)和AdaBoost方法結(jié)合起來，我們可以充分利用LSTM網(wǎng)絡(luò)對時(shí)間序列數(shù)據(jù)的建模能力，同時(shí)通過AdaBoost方法來提升預(yù)測的準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，這種方法在金融市場和氣象預(yù)測等領(lǐng)域有著較好的表現(xiàn)，能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測未來的趨勢和變化。

總之，基于長短期記憶網(wǎng)絡(luò)結(jié)合AdaBoost的時(shí)間序列預(yù)測方法在實(shí)際應(yīng)用中表現(xiàn)出色，能夠有效應(yīng)對時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的復(fù)雜特征。隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，我們相信這種方法將會(huì)在更多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，并為相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展帶來新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。

?? 部分代碼

%% ?清空環(huán)境變量warning off ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉報(bào)警信息close all ? ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉開啟的圖窗clear ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空變量clc ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空命令行%% ?導(dǎo)入數(shù)據(jù)res = xlsread('數(shù)據(jù)集.xlsx');%% ?劃分訓(xùn)練集和測試集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%% ?數(shù)據(jù)歸一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test ?= mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test ?= ind2vec(T_test );

?? 運(yùn)行結(jié)果

?? 參考文獻(xiàn)

本程序參考以下中文EI期刊，程序注釋清晰，干貨滿滿。

[1] 魏昱洲,許西寧.基于LSTM長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的超短期風(fēng)速預(yù)測[J].電子測量與儀器學(xué)報(bào), 2019(2):8.DOI:CNKI:SUN:DZIY.0.2019-02-008.

[2] 邱凱旋李佳.基于貝葉斯優(yōu)化和長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BO-LSTM)的短期電力負(fù)荷預(yù)測[J].電力學(xué)報(bào), 2022, 37(5):367-373.

?? 部分理論引用網(wǎng)絡(luò)文獻(xiàn)，若有侵權(quán)聯(lián)系博主刪除

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1 各類智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機(jī)選址優(yōu)化

2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、LSTM、支持向量機(jī)（SVM）、最小二乘支持向量機(jī)（LSSVM）、極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）、核極限學(xué)習(xí)機(jī)（KELM）、BP、RBF、寬度學(xué)習(xí)、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實(shí)現(xiàn)風(fēng)電預(yù)測、光伏預(yù)測、電池壽命預(yù)測、輻射源識別、交通流預(yù)測、負(fù)荷預(yù)測、股價(jià)預(yù)測、PM2.5濃度預(yù)測、電池健康狀態(tài)預(yù)測、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準(zhǔn)預(yù)測、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準(zhǔn)、圖像拼接、圖像融合、圖像增強(qiáng)、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)編隊(duì)、機(jī)器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問題、車輛協(xié)同無人機(jī)路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無人機(jī)應(yīng)用方面

無人機(jī)路徑規(guī)劃、無人機(jī)控制、無人機(jī)編隊(duì)、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)任務(wù)分配、無人機(jī)安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標(biāo)定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號處理方面

信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強(qiáng)、雷達(dá)信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時(shí)優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲(chǔ)能配置

8 元胞自動(dòng)機(jī)方面

交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)散 晶體生長

9 雷達(dá)方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合