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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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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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Matlab的SSA-BiLSTM：麻雀算法优化双向长短期记忆神经网络的时间序列预测（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BiLSTM模型的方法，用于优化时间序列预测性能。通过MATLAB实现，并提供源代码和实验数据，以供学术交流使用。 Matlab实现SSA-BiLSTM麻雀算法优化双向长短期记忆神经网络时间序列预测方法如下： 1. 实现了使用麻雀算法（SSA）对双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）进行参数优化，包括隐含层节点数量、训练次数和学习率。 2. 输入数据为单变量的时间序列数据，即一维数据集。 3. 运行环境要求Matlab 2020及以上版本。运行主程序文件SSABiLSTMTIME即可执行预测任务；其他函数文件无需单独运行，并且所有代码及所需的数据应放置在同一文件夹中，其中data子目录包含用于训练和测试的原始数据集。 4. 在命令窗口输出模型评估指标包括平均绝对误差（MAE）、平均相对百分比误差（MAPE）以及均方根误差（RMSE）。
     
  • 基于MATLAB的LSTM长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测（含完整源码及数据）
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    本项目利用MATLAB实现了一种LSTM长短期记忆神经网络模型，用于处理多输入单输出的回归预测问题，并提供了完整的源代码和相关数据集。 MATLAB实现LSTM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）。数据包含7个特征的多输入回归数据，输出1个变量。运行环境为MATLAB2018b及以上版本。程序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你的文件中。
     
  • 基于MATLAB的GWO-LSTM灰狼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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    本研究采用MATLAB实现了一种结合灰狼优化算法与长短期记忆模型的创新预测方法，旨在提高多输入单输出系统的回归预测精度。文中提供了详尽代码和实验数据以供参考学习。 MATLAB实现GWO-LSTM灰狼算法优化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）。使用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，目标是预测一个变量。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，可以用记事本打开并复制到你的文件中解决此问题。
     
  • 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。