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基于遗传算法优化的长短期记忆网络数据分类预测：GA-LSTM在多输入单输出二分类与多分类中的应用

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简介：
本研究提出了一种结合遗传算法优化的长短期记忆网络（GA-LSTM）模型，用于改善多输入单输出环境下的二分类和多分类问题的数据分类与预测精度。 遗传算法（GA）优化长短期记忆网络（LSTM）的数据分类预测方法，即GA-LSTM模型用于多输入单输出的二分类及多分类任务。该程序详细注释了每一步操作，用户只需替换数据即可直接使用。此外，程序支持生成分类效果图、迭代图和混淆矩阵图，并且是用MATLAB编写的。

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  • 基于遗传算法优化的长短期记忆网络数据分类预测：GA-LSTM在多输入单输出二分类与多分类中的应用
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    本研究提出了一种结合遗传算法优化的长短期记忆网络（GA-LSTM）模型，用于改善多输入单输出环境下的二分类和多分类问题的数据分类与预测精度。 遗传算法（GA）优化长短期记忆网络（LSTM）的数据分类预测方法，即GA-LSTM模型用于多输入单输出的二分类及多分类任务。该程序详细注释了每一步操作，用户只需替换数据即可直接使用。此外，程序支持生成分类效果图、迭代图和混淆矩阵图，并且是用MATLAB编写的。
     
  • 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。
     
  • 基于鲸鱼算法优化的长短期记忆神经网络数据分类预测（WOA-LSTM），适用于多输入单输出的二分类问题
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    本研究提出了一种结合鲸鱼算法优化的长短期记忆神经网络模型(WOA-LSTM)，专门针对多输入单输出的二分类任务，显著提升了预测准确性和稳定性。 鲸鱼算法(WOA)优化长短期记忆神经网络用于数据分类预测的WOA-LSTM模型，该模型为多输入单输出类型，适用于二分类及多分类任务。程序内部有详细注释，方便用户直接替换数据使用。此代码采用Matlab编写，并能生成分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图。
     
  • 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。
     
  • 基于粒子群优化的长短期记忆神经网络数据分类预测，PSO-LSTM分类预测，多输入单输出模型及多特征输入下的二元分类问题
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    本研究提出了一种结合粒子群优化与长短期记忆神经网络的新型PSO-LSTM模型，专注于解决多输入单输出架构中的二元分类任务，并探讨其在处理复杂多特征数据时的优势。 粒子群算法（PSO）优化长短期记忆神经网络的数据分类预测方法被称为PSO-LSTM分类预测模型。该模型适用于多输入单输出的二分类及多分类任务。程序使用Matlab编写，包含详细的注释，便于用户直接替换数据进行实验。此外，程序能够生成分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图等可视化结果。
     
  • 基于遗传算法优化的随机森林分类预测模型，GA-RF在多输入单输出下的二分类与多分类应用
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    本研究提出了一种结合遗传算法（GA）和随机森林（RF）的新型分类预测模型GA-RF。该模型通过优化随机森林中的参数，在处理多输入单输出问题时，显著提升了二分类及多分类任务的准确性与稳定性。 遗传算法（GA）优化随机森林（RF）的分类预测模型被称为GA-RF分类预测模型。该模型适用于多特征输入单输出的二分类及多分类问题，并且程序内注释详细，便于直接替换数据使用。此程序采用Matlab编写，可以生成分类效果图、迭代优化图以及混淆矩阵图。
     
  • 基于遗传算法优化的BP神经网络分类预测，GA-BP分类预测，适用于多特征输入的单输出二分类和多分类模型程序详解
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    本简介介绍了一种利用遗传算法优化反向传播（BP）神经网络的分类预测方法(GA-BP)，特别适用于处理多特征输入下的单输出二分类或多分类问题，并提供详细程序解析。 遗传算法（GA）优化BP神经网络分类预测模型（简称GA-BP），适用于多特征输入的二分类及多分类问题。该程序详细注释，便于用户直接替换数据使用。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MATLAB的GA-LSTM遗传算法优化长短期记忆网络的多输入单输出回归预测(含完整源码与数据)
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    本研究采用MATLAB实现了一种结合遗传算法（GA）优化的长短期记忆网络（LSTM），用于解决复杂的多输入单输出回归问题，有效提升了模型的预测精度。附带提供完整代码和测试数据，便于读者学习和应用。 使用Matlab实现GA-LSTM遗传算法优化长短期记忆网络的数据多输入单输出回归预测（包含完整源码和数据）。在命令窗口中输出MAE、MAPE、MSE、R2等指标，用于评估模型性能。通过该方法可以优化学习率、隐藏层节点数以及正则化系数。