貝葉斯優(yōu)化 | BO-LSTM貝葉斯優(yōu)化LSTM時間序列預(yù)測附matlab代碼
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基于貝葉斯優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合長短記憶CNN-LSTM混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)交通流數(shù)據(jù)預(yù)測算法流程
隨著城市化進(jìn)程的加速和交通工具的普及，交通擁堵問題日益突出。因此，交通流數(shù)據(jù)預(yù)測成為了一個備受關(guān)注的研究領(lǐng)域。為了解決這一問題，研究人員提出了各種各樣的交通流數(shù)據(jù)預(yù)測算法。其中，基于貝葉斯優(yōu)化的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）結(jié)合長短記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引起了廣泛的關(guān)注。
本文將詳細(xì)介紹基于貝葉斯優(yōu)化的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合長短記憶網(wǎng)絡(luò)的混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)交通流數(shù)據(jù)預(yù)測算法的流程。首先，我們將對貝葉斯優(yōu)化的概念進(jìn)行介紹，并闡述其在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化中的重要性。其次，我們將介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在交通流數(shù)據(jù)預(yù)測中的應(yīng)用，并說明其在空間特征提取方面的優(yōu)勢。接下來，我們將詳細(xì)介紹長短記憶網(wǎng)絡(luò)在時間序列數(shù)據(jù)處理中的作用，并闡述其在交通流數(shù)據(jù)預(yù)測中的重要性。然后，我們將詳細(xì)介紹基于貝葉斯優(yōu)化的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合長短記憶網(wǎng)絡(luò)的混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和原理，并說明其在交通流數(shù)據(jù)預(yù)測中的優(yōu)勢。最后，我們將通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證該算法的有效性，并對其進(jìn)行性能分析。
基于貝葉斯優(yōu)化的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合長短記憶網(wǎng)絡(luò)的混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)交通流數(shù)據(jù)預(yù)測算法的流程是一個復(fù)雜而又具有挑戰(zhàn)性的課題。然而，通過本文的介紹和分析，我們相信讀者對該算法的原理和實(shí)現(xiàn)流程已有了一定的了解。希望本文能夠?qū)ο嚓P(guān)研究人員提供一定的參考和幫助，推動交通流數(shù)據(jù)預(yù)測算法的進(jìn)一步發(fā)展。
?? 部分代碼
%% ?清空環(huán)境變量warning off ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉報警信息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)
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