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基于麻雀搜索算法优化的双向长短期记忆神经网络数据分类预测模型（SSA-BiLSTM），适用于多输入单输出系统和多特征输入场景

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简介：
本研究提出SSA-BiLSTM模型，结合麻雀搜索算法与双向长短期记忆神经网络，有效提升多输入单输出及多特征输入系统的数据分类预测精度。 麻雀算法（SSA）优化了双向长短期记忆神经网络的数据分类预测功能。这种模型被称为SSA-BiLSTM分类预测模型，适用于多输入单输出的情况，并能处理二分类及多分类任务。程序内部有详细的注释，方便用户直接替换数据使用。该程序采用Matlab编写，能够生成分类效果图、迭代优化图以及混淆矩阵图。

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  • 基于麻雀搜索算法优化的双向长短期记忆神经网络数据分类预测模型（SSA-BiLSTM），适用于多输入单输出系统和多特征输入场景
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    本研究提出SSA-BiLSTM模型，结合麻雀搜索算法与双向长短期记忆神经网络，有效提升多输入单输出及多特征输入系统的数据分类预测精度。 麻雀算法（SSA）优化了双向长短期记忆神经网络的数据分类预测功能。这种模型被称为SSA-BiLSTM分类预测模型，适用于多输入单输出的情况，并能处理二分类及多分类任务。程序内部有详细的注释，方便用户直接替换数据使用。该程序采用Matlab编写，能够生成分类效果图、迭代优化图以及混淆矩阵图。
     
  • 基于麻雀搜索算法优化的长短期记忆神经网络在数据分类预测中的应用——SSA-LSTM模型的多输入单输出二分类分析
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    本研究提出了一种结合麻雀搜索算法优化的长短期记忆神经网络(SSA-LSTM)模型，专注于处理多输入单输出的二分类问题。通过改进LSTM网络结构和参数初始化方式，SSA-LSTM在数据分类预测中表现出色，提高了分类准确率与稳定性，为复杂数据模式识别提供了新思路。 麻雀算法（SSA）优化了长短期记忆神经网络的数据分类预测功能，形成了SSA-LSTM分类预测模型。该模型为多输入单输出结构，适用于二分类及多分类任务。程序包含详细的注释，方便用户直接替换数据使用。代码采用Matlab编写，并能生成分类效果图、迭代优化图以及混淆矩阵图。
     
  • 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。
     
  • 基于蛇群算法优化的长短期记忆神经网络数据分类预测，SO-LSTM分类预测，适用于多输入单输出模型和多特征输入单输出的二分类及多类问题
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    本研究提出了一种改进的长短期记忆神经网络（LSTM）模型——SO-LSTM，结合蛇群算法进行优化。此模型特别适合于处理多输入与单输出的数据集，并能有效应对二分类或多类别预测任务。通过优化参数，SO-LSTM显著提升了数据分类和预测精度，在多个应用场景中展现出优越性能。 蛇群算法（SO）优化长短期记忆神经网络的数据分类预测，称为SO-LSTM分类预测模型。该模型为多输入单输出结构，适用于二分类及多分类任务。程序包含详细注释，可以直接替换数据使用，并且可以生成分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图。程序采用Matlab编写。
     
  • 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。
     
  • 基于灰狼群算法优化的长短期记忆神经网络数据分类预测，GWO-LSTM分类预测，多输入单输出模型及多特征输入单输出二分类
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    本研究提出一种结合灰狼群优化（GWO）与长短期记忆神经网络（LSTM）的新型分类预测模型——GWO-LSTM。该模型通过优化LSTM参数实现对多特征输入数据的高效处理，并应用于多输入单输出二分类问题，旨在提高预测准确性和鲁棒性。 灰狼群算法（GWO）优化长短期记忆神经网络的数据分类预测方法被称为GWO-LSTM分类预测模型。该模型支持多输入单输出结构，并适用于二分类及多分类任务。程序内部注释详尽，用户可以轻松替换数据进行使用。此代码采用MATLAB编写，能够生成分类效果图、迭代优化图以及混淆矩阵图。
     
  • 基于粒子群优化的双向长短期记忆神经网络在数据分类与预测中的应用——PSO-BiLSTM方法，适用于多输入单输出及多特征输入单输出问题
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    本研究提出了一种结合粒子群优化算法和双向长短期记忆神经网络（PSO-BiLSTM）的方法，有效解决了多输入单输出与多特征输入单输出的数据分类和预测难题。 本程序使用粒子群算法优化双向长短期记忆神经网络进行数据分类预测（PSO-BiLSTM），适用于多特征输入单输出的二分类及多分类模型。代码中详细注释，便于理解与调试，并支持直接替换数据以适应不同应用场景。该程序能够生成分类效果图、迭代优化图以及混淆矩阵图等可视化结果。编写语言为Matlab。
     
  • 基于MATLAB的SSA-LSTM：麻雀算法优化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LSTM模型的方法，用于改进多输入单输出系统的回归预测。通过MATLAB实现，并提供源代码和测试数据集。 MATLAB实现SSA-LSTM（麻雀算法优化长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测）。麻雀算法用于优化隐含层节点数、最大训练代数及初始学习率参数。数据包含7个特征的多输入回归数据，以及一个目标变量作为输出。运行环境要求MATLAB 2018b及以上版本。程序出现乱码可能是由于版本不一致导致，可以使用记事本打开并复制到文件中解决此问题。