基于GA遗传优化的CNN-GRU的时间序列回归预测matlab仿真
摘要:
使用MATLAB2022a,展示了一种基于遗传算法优化的CNN-GRU时间序列预测模型,融合遗传算法与深度学习,提升预测精度。遗传算法负责优化模型超参数,如学习率和神经元数量,以最小化均方误差。CNN负责特征提取,GRU处理序列数据中的长期依赖。流程包括初始化、评估、选择、交叉、变异和迭代,旨在找到最佳超参数组合。
基于GA遗传优化算法的Okumura-Hata信道参数估计算法matlab仿真
在MATLAB 2022a中应用遗传算法进行无线通信优化,无水印仿真展示了算法性能。遗传算法源于Holland的理论,用于全局优化,常见于参数估计,如Okumura-Hata模型的传播损耗参数。该模型适用于150 MHz至1500 MHz的频段。算法流程包括选择、交叉、变异等步骤。MATLAB代码执行迭代,计算目标值,更新种群,并计算均方根误差(RMSE)以评估拟合质量。最终结果比较了优化前后的RMSE并显示了SNR估计值。