小龙虾优化24种机器学习多输入单输出回归|时序预测模型

---

前言

小龙虾智能优化算法（Crayfish Optimization Algorithm, COA）是一种基于自然界中小龙虾觅食行为的启发式优化算法，用于解决复杂的优化问题。

---

一、小龙虾优化基本原理

小龙虾智能优化算法的设计灵感来源于小龙虾在自然环境中寻找食物的行为。算法的主要思想是模拟小龙虾在水底寻找食物时的策略，通过调节优化过程中的个体搜索策略和群体协作策略，实现对复杂问题的高效优化。

具体来说，COA的运行过程包括以下关键步骤：

初始化：随机生成一定数量的小龙虾个体作为初始种群。
觅食行为模拟：每个个体根据其当前位置和适应度评价，模拟小龙虾在环境中寻找食物的过程。这一过程中包括移动、感知周围环境、评估当前位置的食物密度等。
个体更新：根据觅食的结果，更新个体的位置和状态。
群体协作：个体之间通过信息交换和协作，以改善整体群体的适应度。
终止条件：当达到预定的停止条件（如达到最大迭代次数或满足一定的收敛条件）时结束优化过程，输出最优解或近似最优解。

小龙虾智能优化算法通过模拟小龙虾在复杂水域中的自然行为，结合群体智能和个体优化策略，能够有效地应用于多种优化问题，如函数优化、组合优化、机器学习模型参数优化等领域，显示出良好的优化性能和鲁棒性。

二、优化机器学习模型

1.COA-CNN-BiGRU-Attention回归模型

COA-CNN-BiGRU-Attention实验结果

CNN-BIGRU网络

有CNN-BiGRU-Attention、CNN-BiGRU、BiGRU
三个模型进行对比
具体可以在这里查看

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpiTkppr

2.基于小龙虾优化支持向量机的数据回归预测Matlab程序COA-SVM 多特征输入单输出 含基础优化SVM

https://mbd.pub/o/bread/mbd-Zpeal55s

3.基于小龙虾优化相关向量机的数据回归预测Matlab程序COA-RVM 多特征输入单输出 含基础优化RVM

https://mbd.pub/o/bread/mbd-Zpeal55q

4.基于小龙虾优化随机森林的数据回归预测Matlab程序COA-RF 多特征输入单输出 含基础随机森林RF

https://mbd.pub/o/bread/mbd-Zpeal51x

5.基于小龙虾优化正则化极限学习机的数据回归预测Matlab程序COA-RELM 多特征输入单输出

6.基于小龙虾优化径向基神经网络的数据回归预测Matlab程序COA-RBF 多特征输入单输出 含基础RBF

7.基于鹈鹕优化核极限学习机的数据回归预测Matlab程序POA-KELM 多特征输入单输出 含基础KELM

8.基于小龙虾优化混合核极限学习机的数据回归预测Matlab程序COA-HKELM 多特征输入单输出 附赠基础HKELM

9.基于小龙虾优化卷积神经网络的数据回归预测Matlab程序COA-CNN 多特征输入单输出 含基础卷积神经网络CNN

总结

需要其他模型可以私信我哦