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基于白鲸算法优化的双向长短期记忆神经网络数据回归预测（BWO-BiLSTM），多输入单输出模型及其评价指标研究

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简介：
本研究提出了一种基于白鲸优化算法改进的双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)模型，适用于多输入单输出的数据回归预测，并对其性能进行了评估。 白鲸算法（BWO）优化了双向长短期记忆神经网络的数据回归预测功能。采用的模型为BWO-BiLSTM多输入单输出回归预测模型，评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。代码质量极高，便于学习与替换数据。

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  • 基于白鲸算法优化的双向长短期记忆神经网络数据回归预测（BWO-BiLSTM），多输入单输出模型及其评价指标研究
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    本研究提出了一种基于白鲸优化算法改进的双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)模型，适用于多输入单输出的数据回归预测，并对其性能进行了评估。 白鲸算法（BWO）优化了双向长短期记忆神经网络的数据回归预测功能。采用的模型为BWO-BiLSTM多输入单输出回归预测模型，评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。代码质量极高，便于学习与替换数据。
     
  • 基于白鲸算法优化的双向长短期记忆神经网络数据分类预测，BWO-BiLSTM模型，多输入单输出架构与多特征应用
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    本研究提出了一种名为BWO-BiLSTM的数据分类预测模型，结合了白鲸优化算法和双向长短期记忆网络，并采用多输入单输出架构及多特征处理方式。 白鲸算法（BWO）优化了双向长短期记忆神经网络的数据分类预测功能，形成了一种多输入单输出的模型。这种模型可以用于二分类及多分类任务，并且程序内注释详细，可以直接替换数据使用。该程序采用Matlab编写，能够生成分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图。
     
  • 基于鲸鱼算法优化的长短期记忆神经网络数据回归预测——WOA-LSTM多输入单输出模型
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    本研究提出一种结合鲸鱼算法优化的长短期记忆（LSTM）神经网络模型(WOA-LSTM)，专门用于处理多输入单输出的数据回归预测问题，显著提升了预测精度和稳定性。 鲸鱼算法（WOA）优化长短期记忆神经网络的数据回归预测模型被称为WOA-LSTM回归预测模型。该模型为多输入单输出类型，其评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。代码质量极高，便于学习和替换数据。
     
  • 基于麻雀搜索算法优化的双向长短期记忆神经网络数据回归预测，SSA-BiLSTM回归预测及多输入单输出模型评估，指标涵盖R值
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    本研究提出了一种结合麻雀搜索算法(SSA)与双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络的数据回归预测方法，构建了多输入单输出模型，并通过R值等指标对其进行了全面的性能评估。 麻雀算法（SSA）优化了双向长短期记忆神经网络的数据回归预测功能。该模型被称为SSA-BiLSTM回归预测模型，并且是一个多输入单输出的结构。评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量非常高，便于学习并替换数据。
     
  • 基于北方苍鹰算法优化的双向长短期记忆神经网络数据回归预测模型（NGO-BiLSTM），多输入单输出系统及其性能评估指标
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    本研究提出了一种结合北方苍鹰优化算法与双向长短期记忆神经网络的数据回归预测模型NGO-BiLSTM，适用于处理多输入单输出系统的复杂数据，并对其性能进行了全面评估。 北方苍鹰算法（NGO）优化了双向长短期记忆神经网络的数据回归预测能力。该模型为多输入单输出结构，并采用R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等评价指标进行性能评估。代码质量高，易于学习并可方便替换数据。
     
  • 基于鹈鹕算法（POA）优化的长短期记忆神经网络数据回归预测模型，POA-LSTM 多输入单输出回归预测
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    本研究提出了一种结合鹈鹕算法与长短期记忆神经网络的新型多输入单输出回归预测模型(POA-LSTM)，用于提升复杂时间序列数据的预测精度。 鹈鹕算法（POA）优化了长短期记忆神经网络的数据回归预测能力，在多输入单输出模型的应用中尤为显著。该方法被称为POA-LSTM回归预测，并且其性能评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。此外，相关的代码质量极高，易于学习与应用，同时也方便用户替换数据进行实验或研究。
     
  • 基于MATLAB的GWO-BiLSTM灰狼算法优化双向长短期记忆神经网络的多输入单输出回归预测（含完整源码及数据）
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    本研究利用MATLAB开发了一种结合灰狼优化算法与双向长短期记忆模型的创新预测方法，旨在提升多输入单输出系统的回归预测精度。提供完整代码和测试数据以供参考。 MATLAB实现GWO-BiLSTM灰狼算法优化双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测（完整源码和数据）。灰狼算法优化参数包括初始学习率、隐藏层节点个数以及正则化参数。数据为包含6个特征的多输入回归数据，输出1个变量。运行环境要求MATLAB2018b及以上版本，程序乱码可能是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件中解决此问题。
     
  • 基于MATLAB的SSA-BiLSTM：麻雀算法优化双向长短期记忆神经网络的多输入单输出回归预测（含完整源码及数据）
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    本研究提出了一种结合麻雀搜索算法与双向长短期记忆神经网络的创新模型，用于高效多输入单输出回归预测。基于MATLAB开发，提供完整的代码和数据支持。 MATLAB实现SSA-BiLSTM（麻雀算法优化双向长短期记忆神经网络）用于多输入单输出回归预测的完整源码及数据。该方法通过麻雀算法优化隐含层节点数、最大训练代数以及初始学习率参数，适用于具有7个特征输入和1个变量输出的数据集。运行环境要求MATLAB 2018b及以上版本；如果出现乱码问题，则可能是由于版本不一致引起，可以尝试使用记事本打开并复制代码至文件中解决。
     
  • 基于粒子群算法优化的长短期记忆神经网络数据回归预测，PSO-LSTM回归预测及多输入单输出模型评估，指标涵盖R2和MA
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    本研究提出一种结合粒子群优化（PSO）与长短期记忆神经网络（LSTM）的数据回归预测方法——PSO-LSTM，特别适用于处理多输入单输出问题。通过优化LSTM的权重参数，模型在评估指标R2和均方误差(MAE)上表现优异，展示出强大的数据拟合能力和准确度提升效果。 粒子群算法（PSO）优化长短期记忆神经网络的数据回归预测方法被称为PSO-LSTM回归预测。该模型为多输入单输出结构，评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。代码质量非常高，便于学习并替换数据。
     
  • 基于遗传算法优化的长短期记忆网络数据回归预测——GA-LSTM多输入单输出模型
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    本研究提出了一种结合遗传算法与长短期记忆网络（LSTM）的新型预测模型GA-LSTM，专为多输入单输出的数据回归问题设计。通过遗传算法优化神经网络参数，该模型在数据序列预测中展现出优越性能。 遗传算法（GA）优化长短期记忆网络的数据回归预测方法被称为GA-LSTM回归预测模型。该模型采用多输入单输出结构，并通过R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等评价指标来评估其性能，具有很高的质量且易于学习与数据替换。