内容概要：本文介绍了如何在MATLAB中实现基于POA（Pelican Optimization Algorithm）优化的卷积双向长短期记忆神经网络（CNN-BiLSTM），用于多输入单输出的时间序列回归预测。该模型通过CNN提取局部特征，BiLSTM处理上下文信息，POA优化超参数，提高了模型的预测性能。文章详细讲解了数据预处理、模型构建、训练和评估的全过程，并提供了完整的代码示例和图形用户界面设计。
适合人群：具备MATLAB编程基础的数据科学家、研究人员和技术爱好者。
使用场景及目标：适用于需要高精度时间序列预测的应用，如金融市场预测、气象数据预测、工业过程监控等。用户可以通过该模型快速搭建并训练高质量的预测模型。
其他说明：未来的研究可以考虑引入更多先进的优化算法，拓展模型的输入输出结构，增强图形用户界面的功能。使用过程中需要注意数据的正常化和防止过拟合的问题。
2025-04-08 09:42:36
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鹈鹕算法(POA)优化最小二乘支持向量机分类预测，POA-LSSVM分类预测，多输入单输出模型。
多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。
程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。
2023-12-11 20:19:57
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智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真
2023-02-13 23:38:56
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#include
void main()
{
int k,J,p,m,s,io,t,i,u;
k=1;
int n[4]={3,4,3,3};
int q[5][4]={{0,0,0,0},{30,31,29,28},{34,34,35,35},{38,37,38,37},{0,40,0,0}};
int nn[4],q1[14],no[14][4],q2[14];
for(t=0;t<14;t++)
for(i=0;i<4;i++)no[t][i]=0;
while(k<=4){
if(k==1){
nn[k-1]=n[k-1];
J=0;
do{
q1[J]=q[J][k-1];
no[J][k-1]=J;
J++;
}while(J<=n[k-1]);}
else{
m=nn[k-2];
nn[k-1]=m+n[k-1];
J=0;
while(J<=nn[k-1]){
int y=1000;
int i=0;
loop: if(J-i>m){i++;
if(i>n[k-1]){q2[J]=y;no[J][k-1]=io;}
else goto loop;}
else if(i>J) {q2[J]=y;no[J][k-1]=io;}
else {s=q[i][k-1]+q1[J-i];
if(sn[k-1]){q2[J]=y;no[J][k-1]=io;}
else goto loop; }
J++;}
for(i=0;i=0){p=J;
k=4;
while(k>=1){no[J][k-1]=no[p][k-1];
p=p-no[p][k-1];
k--;}
J--;
}
printf("J\\NO 1# 2# 3# 4# Q\n");
for(t=0;t<14;t++)
printf("%2d %d %d %d %d %d\n",t,no[t][0],no[t][1],no[t][2],no[t][3],q2[t]);
}
2022-11-13 17:15:44
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【优化算法Matlab代码】资源存储库-第十期-鹈鹕优化算法(POA).zip
算法简介鹈鹕优化算法(Pelican Optimization Algorithm,POA)由Pavel Trojovský和Mohammad Dehghani于2022年提出,该算法模拟了鹈鹕在狩猎过程中的自然行为
2022-04-15 13:07:32
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