基于PSO粒子群优化的CNN-LSTM的时间序列回归预测matlab仿真
**算法预览图省略**
- **软件版本**: MATLAB 2022a
- **核心代码片段**略
- **PSO-CNN-LSTM概览**: 结合深度学习与优化，解决复杂时间序列预测。
- **CNN**利用卷积捕获时间序列的空间特征。
- **LSTM**通过门控机制处理长序列依赖，避免梯度问题。
- **流程**：
1. 初始化粒子群，每个粒子对应CNN-LSTM参数。
2. 训练模型，以验证集MSE评估适应度。
3. 使用PSO更新粒子参数，寻找最佳配置。
4. 迭代优化直到满足停止条件，如最大迭代次数或找到优良解。
【YOLOv10改进-卷积Conv】SCConv ：即插即用的空间和通道重建卷积
YOLOv10专栏介绍了将Swin Transformer应用于目标检测的创新。Swin Transformer采用分层窗口结构，解决了视觉任务中的尺度变化问题，提供线性复杂度的效率提升。在图像分类、目标检测和语义分割任务中表现出色，超越先前最佳模型。YOLOv10结合Swin Transformer，利用其局部注意力机制和层次化设计，提升了检测性能。提供的代码片段展示了Swin Transformer模块，包括窗口划分、注意力计算和相对位置偏置。更多信息可在相关博客文章中找到。