国产无码综合区,色欲AV无码国产永久播放,无码天堂亚洲国产AV,国产日韩欧美女同一区二区

<dfn id="cuouc"><dl id="cuouc"></dl></dfn>

Python實現(xiàn)ACO蟻群優(yōu)化算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸模型(CNN回歸算法)項目實戰(zhàn)

2年前作者：胖哥真不錯分類：Toy博客閱讀(30)違法舉報

這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了Python實現(xiàn)ACO蟻群優(yōu)化算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸模型(CNN回歸算法)項目實戰(zhàn)。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方，請大家不吝賜教，您也可以點擊"舉報違法"按鈕提交疑問。

說明：這是一個機(jī)器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)項目（附帶數(shù)據(jù)+代碼+文檔+視頻講解），如需數(shù)據(jù)+代碼+文檔+視頻講解可以直接到文章最后獲取。

Python實現(xiàn)ACO蟻群優(yōu)化算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸模型(CNN回歸算法)項目實戰(zhàn)

Python實現(xiàn)ACO蟻群優(yōu)化算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸模型(CNN回歸算法)項目實戰(zhàn)

1.項目背景

蟻群優(yōu)化算法(Ant Colony Optimization, ACO)是一種源于大自然生物世界的新的仿生進(jìn)化算法，由意大利學(xué)者M(jìn). Dorigo, V. Maniezzo和A.Colorni等人于20世紀(jì)90年代初期通過模擬自然界中螞蟻集體尋徑行為而提出的一種基于種群的啟發(fā)式隨機(jī)搜索算法"。螞蟻有能力在沒有任何提示的情形下找到從巢穴到食物源的最短路徑，并且能隨環(huán)境的變化，適應(yīng)性地搜索新的路徑，產(chǎn)生新的選擇。其根本原因是螞蟻在尋找食物時，能在其走過的路徑上釋放一種特殊的分泌物——信息素(也稱外激素)，隨著時間的推移該物質(zhì)會逐漸揮發(fā)，后來的螞蟻選擇該路徑的概率與當(dāng)時這條路徑上信息素的強(qiáng)度成正比。當(dāng)一條路徑上通過的螞蟻越來越多時，其留下的信息素也越來越多，后來螞蟻選擇該路徑的概率也就越高，從而更增加了該路徑上的信息素強(qiáng)度。而強(qiáng)度大的信息素會吸引更多的螞蟻，從而形成一種正反饋機(jī)制。通過這種正反饋機(jī)制，螞蟻最終可以發(fā)現(xiàn)最短路徑。

本項目通過ACO蟻群優(yōu)化算法尋找最優(yōu)的參數(shù)值來優(yōu)化CNN回歸模型。

2.數(shù)據(jù)獲取

本次建模數(shù)據(jù)來源于網(wǎng)絡(luò)(本項目撰寫人整理而成)，數(shù)據(jù)項統(tǒng)計如下：

Python實現(xiàn)ACO蟻群優(yōu)化算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸模型(CNN回歸算法)項目實戰(zhàn)

數(shù)據(jù)詳情如下(部分展示)：

Python實現(xiàn)ACO蟻群優(yōu)化算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸模型(CNN回歸算法)項目實戰(zhàn)

3.數(shù)據(jù)預(yù)處理

3.1 用Pandas工具查看數(shù)據(jù)

使用Pandas工具的head()方法查看前五行數(shù)據(jù)：

Python實現(xiàn)ACO蟻群優(yōu)化算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸模型(CNN回歸算法)項目實戰(zhàn)

關(guān)鍵代碼：

Python實現(xiàn)ACO蟻群優(yōu)化算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸模型(CNN回歸算法)項目實戰(zhàn)

3.2數(shù)據(jù)缺失查看

使用Pandas工具的info()方法查看數(shù)據(jù)信息：

Python實現(xiàn)ACO蟻群優(yōu)化算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸模型(CNN回歸算法)項目實戰(zhàn)

從上圖可以看到，總共有11個變量，數(shù)據(jù)中無缺失值，共2000條數(shù)據(jù)。

關(guān)鍵代碼：

Python實現(xiàn)ACO蟻群優(yōu)化算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸模型(CNN回歸算法)項目實戰(zhàn)

3.3數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計

通過Pandas工具的describe()方法來查看數(shù)據(jù)的平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最小值、分位數(shù)、最大值。

Python實現(xiàn)ACO蟻群優(yōu)化算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸模型(CNN回歸算法)項目實戰(zhàn)

關(guān)鍵代碼如下：

Python實現(xiàn)ACO蟻群優(yōu)化算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸模型(CNN回歸算法)項目實戰(zhàn)

4.探索性數(shù)據(jù)分析

4.1 y變量直方圖

用Matplotlib工具的hist()方法繪制直方圖：

Python實現(xiàn)ACO蟻群優(yōu)化算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸模型(CNN回歸算法)項目實戰(zhàn)

從上圖可以看到，y變量主要集中在-400~400之間。

4.2 相關(guān)性分析

? Python實現(xiàn)ACO蟻群優(yōu)化算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸模型(CNN回歸算法)項目實戰(zhàn)

從上圖中可以看到，數(shù)值越大相關(guān)性越強(qiáng)，正值是正相關(guān)、負(fù)值是負(fù)相關(guān)。

5.特征工程

5.1 建立特征數(shù)據(jù)和標(biāo)簽數(shù)據(jù)

關(guān)鍵代碼如下：

Python實現(xiàn)ACO蟻群優(yōu)化算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸模型(CNN回歸算法)項目實戰(zhàn)

5.2 數(shù)據(jù)集拆分

通過train_test_split()方法按照80%訓(xùn)練集、20%測試集進(jìn)行劃分，關(guān)鍵代碼如下：

Python實現(xiàn)ACO蟻群優(yōu)化算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸模型(CNN回歸算法)項目實戰(zhàn)

5.3 數(shù)據(jù)樣本增維

數(shù)據(jù)樣本增加維度后的數(shù)據(jù)形狀：

Python實現(xiàn)ACO蟻群優(yōu)化算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸模型(CNN回歸算法)項目實戰(zhàn)

6.構(gòu)建ACO蟻群優(yōu)化算法優(yōu)化CNN回歸模型

主要使用ACO蟻群優(yōu)化算法優(yōu)化CNN回歸算法，用于目標(biāo)回歸。

6.1 ACO蟻群優(yōu)化算法尋找的最優(yōu)參數(shù)

關(guān)鍵代碼：

Python實現(xiàn)ACO蟻群優(yōu)化算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸模型(CNN回歸算法)項目實戰(zhàn)

最優(yōu)參數(shù)：

?6.2 最優(yōu)參數(shù)值構(gòu)建模型

Python實現(xiàn)ACO蟻群優(yōu)化算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸模型(CNN回歸算法)項目實戰(zhàn)

6.3 最優(yōu)參數(shù)模型摘要信息

? Python實現(xiàn)ACO蟻群優(yōu)化算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸模型(CNN回歸算法)項目實戰(zhàn)

6.4 最優(yōu)參數(shù)模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

? Python實現(xiàn)ACO蟻群優(yōu)化算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸模型(CNN回歸算法)項目實戰(zhàn)

6.5 最優(yōu)參數(shù)模型訓(xùn)練集測試集損失曲線圖

? Python實現(xiàn)ACO蟻群優(yōu)化算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸模型(CNN回歸算法)項目實戰(zhàn)

7.模型評估

7.1 評估指標(biāo)及結(jié)果

評估指標(biāo)主要包括可解釋方差值、平均絕對誤差、均方誤差、R方值等等。

Python實現(xiàn)ACO蟻群優(yōu)化算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸模型(CNN回歸算法)項目實戰(zhàn)

從上表可以看出，R方0.9227，為模型效果良好。

關(guān)鍵代碼如下：

?7.2 真實值與預(yù)測值對比圖

Python實現(xiàn)ACO蟻群優(yōu)化算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸模型(CNN回歸算法)項目實戰(zhàn)

從上圖可以看出真實值和預(yù)測值波動基本一致，模型擬合效果良好。 ?

8.結(jié)論與展望

綜上所述，本文采用了ACO蟻群優(yōu)化算法尋找CNN回歸算法的最優(yōu)參數(shù)值來構(gòu)建回歸模型，最終證明了我們提出的模型效果良好。此模型可用于日常產(chǎn)品的預(yù)測。

# 本次機(jī)器學(xué)習(xí)項目實戰(zhàn)所需的資料，項目資源如下：
 
# 項目說明：

# 鏈接：https://pan.baidu.com/s/1lZKHPkgMWjkBJWe_GcUpmA 
# 提取碼：8yz8

更多項目實戰(zhàn)，詳見機(jī)器學(xué)習(xí)項目實戰(zhàn)合集列表：

機(jī)器學(xué)習(xí)項目實戰(zhàn)合集列表_機(jī)器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)項目_胖哥真不錯的博客-CSDN博客文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-454984.html

到了這里，關(guān)于Python實現(xiàn)ACO蟻群優(yōu)化算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸模型(CNN回歸算法)項目實戰(zhàn)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

本文來自互聯(lián)網(wǎng)用戶投稿，該文觀點僅代表作者本人，不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務(wù)，不擁有所有權(quán)，不承擔(dān)相關(guān)法律責(zé)任。如若轉(zhuǎn)載，請注明出處：如若內(nèi)容造成侵權(quán)/違法違規(guī)/事實不符，請點擊違法舉報進(jìn)行投訴反饋，一經(jīng)查實，立即刪除！

分享到：

領(lǐng)支付寶紅包贊助服務(wù)器費用

回歸預(yù)測 | Matlab實現(xiàn)MSADBO-CNN-LSTM基于改進(jìn)蜣螂算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多特征回歸預(yù)測
預(yù)測效果基本描述 1.Matlab實現(xiàn)MSADBO-CNN-LSTM基于改進(jìn)蜣螂優(yōu)化算法-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多特征回歸預(yù)測； 2.運行環(huán)境為Matlab2021b； 3.data為數(shù)據(jù)集，excel數(shù)據(jù)，輸入多個特征，輸出單個變量，多變量回歸預(yù)測， main.m為主程序，運行即可,所有文件放在一個文件夾；
2024年01月18日
瀏覽(50)
回歸預(yù)測 | MATLAB實現(xiàn)WOA-CNN鯨魚算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)多輸入單輸出回歸預(yù)測
效果一覽基本介紹回歸預(yù)測 | MATLAB實現(xiàn)WOA-CNN鯨魚算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)多輸入單輸出回歸預(yù)測 MATLAB實現(xiàn)WOA-CNN鯨魚算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)多輸入單輸出回歸預(yù)測（Matlab完整程序和數(shù)據(jù)）輸入7個特征，輸出1個，即多輸入單輸出；優(yōu)化參數(shù)為學(xué)習(xí)率，批大小，正
2024年02月13日
瀏覽(48)
多維時序 | MATLAB實現(xiàn)WOA-CNN鯨魚算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)多變量時間序列預(yù)測
效果一覽基本介紹多維時序 | MATLAB實現(xiàn)WOA-CNN鯨魚算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)多變量時間序列預(yù)測 MATLAB實現(xiàn)WOA-CNN鯨魚算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)多變量時間序列預(yù)測輸入7個特征，輸出1個，即多輸入單輸出；優(yōu)化參數(shù)為學(xué)習(xí)率，批大小，正則化系數(shù)。運行環(huán)境Matlab201
2024年02月12日
瀏覽(20)
微電網(wǎng)優(yōu)化MATLAB：蟻群算法（Ant Colony Optimization，ACO）求解微電網(wǎng)優(yōu)化（提供MATLAB代碼）
微電網(wǎng)優(yōu)化是指通過優(yōu)化微電網(wǎng)的運行策略和控制算法，以實現(xiàn)微電網(wǎng)的高效、可靠和經(jīng)濟(jì)運行。在微電網(wǎng)中，通過合理調(diào)度和控制微電源、負(fù)荷和儲能系統(tǒng)，可以最大限度地提高能源利用效率，降低能源成本，減少對傳統(tǒng)電網(wǎng)的依賴，提高供電可靠性。微電網(wǎng)優(yōu)化的目標(biāo)通
2024年01月19日
瀏覽(24)
回歸預(yù)測 | Matlab實現(xiàn)RIME-CNN-SVM霜冰優(yōu)化算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-支持向量機(jī)的多變量回歸預(yù)測
效果一覽基本介紹 1.RIME-CNN-SVM霜冰優(yōu)化算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-支持向量機(jī)的多變量回歸預(yù)測可直接運行Matlab; 2.評價指標(biāo)包括: R2、MAE、RMSE和MAPE等，代碼質(zhì)量極高，方便學(xué)習(xí)和替換數(shù)據(jù)。要求2021版本及以上。 3.2023年新算法霜冰優(yōu)化算法RIME優(yōu)化的參數(shù)為:CNN的批處理大小、學(xué)
2024年02月06日
瀏覽(30)
時序預(yù)測 | MATLAB實現(xiàn)WOA-CNN-LSTM鯨魚算法優(yōu)化卷積長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時間序列預(yù)測
預(yù)測效果基本介紹時序預(yù)測 | MATLAB實現(xiàn)WOA-CNN-LSTM鯨魚算法優(yōu)化卷積長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時間序列預(yù)測，運行環(huán)境Matlab2020b及以上。優(yōu)化正則化率、學(xué)習(xí)率、隱藏層單元數(shù)。 1.MATLAB實現(xiàn)WOA-CNN-LSTM鯨魚算法優(yōu)化卷積長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時間序列預(yù)測； 2.單變量時間序列預(yù)測； 3
2024年02月12日
瀏覽(25)
回歸預(yù)測 | Matlab實現(xiàn)POA-CNN-SVM鵜鶘算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-支持向量機(jī)多變量回歸預(yù)測
效果一覽基本介紹 1.POA-CNN-SVM鵜鶘算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-支持向量機(jī)的多變量回歸預(yù)測可直接運行Matlab; 2.評價指標(biāo)包括: R2、MAE、RMSE和MAPE等，代碼質(zhì)量極高，方便學(xué)習(xí)和替換數(shù)據(jù)。要求2021版本及以上。 3.鵜鶘算法POA優(yōu)化的參數(shù)為:CNN的批處理大小、學(xué)習(xí)率、正則化系數(shù)，能
2024年02月05日
瀏覽(27)
時序預(yù)測 | MATLAB實現(xiàn)WOA-CNN-BiLSTM鯨魚算法優(yōu)化卷積雙向長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時間序列預(yù)測
預(yù)測效果基本介紹時序預(yù)測 | MATLAB實現(xiàn)WOA-CNN-BiLSTM鯨魚算法優(yōu)化卷積雙向長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時間序列預(yù)測，運行環(huán)境Matlab2020b及以上。優(yōu)化正則化率、學(xué)習(xí)率、隱藏層單元數(shù)。 1.MATLAB實現(xiàn)WOA-CNN-BiLSTM鯨魚算法優(yōu)化卷積雙向長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時間序列預(yù)測； 2.單變量時間序
2024年02月12日
瀏覽(27)
分類預(yù)測 | MATLAB實現(xiàn)KOA-CNN-LSTM開普勒算法優(yōu)化卷積長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分類預(yù)測
分類效果基本描述 1.MATLAB實現(xiàn)KOA-CNN-LSTM開普勒算法優(yōu)化卷積長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分類預(yù)測，多特征輸入模型，運行環(huán)境Matlab2020b及以上； 2.基于開普勒算法(KOA)優(yōu)化卷積長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN-LSTM)分類預(yù)測。 2023年新算法，KOA-CNN-LSTM開普勒優(yōu)化卷積長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的
2024年02月07日
瀏覽(20)
時序預(yù)測 | MATLAB實現(xiàn)SO-CNN-LSTM蛇群算法優(yōu)化卷積長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時間序列預(yù)測
預(yù)測效果基本介紹時序預(yù)測 | MATLAB實現(xiàn)SO-CNN-LSTM蛇群算法優(yōu)化卷積長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時間序列預(yù)測，運行環(huán)境Matlab2020b及以上。優(yōu)化正則化率、學(xué)習(xí)率、隱藏層單元數(shù)。 1.MATLAB實現(xiàn)SO-CNN-LSTM蛇群算法優(yōu)化卷積長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時間序列預(yù)測； 2.單變量時間序列預(yù)測； 3.多
2024年02月12日
瀏覽(16)