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基于麻雀算法优化的深度置信网络（SSA-DBN）在Matlab中的数据回归预测及多变量输入模型

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简介：
本研究提出了一种结合麻雀搜索算法优化的深度置信网络(SSA-DBN)模型，并应用于MATLAB平台的数据回归预测，特别适用于处理复杂系统的多变量输入问题。 基于麻雀算法优化的深度置信网络（SSA-DBN）用于数据回归预测，在Matlab中的实现涉及多变量输入模型。该方法利用了麻雀搜索算法来改进深度置信网络，以提高回归预测的效果。提供的代码适用于多元回归预测，并且包含了评价指标如MAE、RMSE和R²等的计算功能。这些代码在2018版本及以上的Matlab环境中运行良好，便于学习与数据替换使用。

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  • 基于麻雀算法优化的深度置信网络（SSA-DBN）在Matlab中的数据回归预测及多变量输入模型
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    本研究提出了一种结合麻雀搜索算法优化的深度置信网络(SSA-DBN)模型，并应用于MATLAB平台的数据回归预测，特别适用于处理复杂系统的多变量输入问题。 基于麻雀算法优化的深度置信网络（SSA-DBN）用于数据回归预测，在Matlab中的实现涉及多变量输入模型。该方法利用了麻雀搜索算法来改进深度置信网络，以提高回归预测的效果。提供的代码适用于多元回归预测，并且包含了评价指标如MAE、RMSE和R²等的计算功能。这些代码在2018版本及以上的Matlab环境中运行良好，便于学习与数据替换使用。
     
  • 基于SSA-DBN麻雀算法优化深度置信网络的多输入回归预测在Matlab中的实现（含完整源码和数据）
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    本研究提出了一种结合SSA-DBN麻雀搜索算法优化的深度置信网络模型，用于处理复杂系统的多输入回归预测问题，并提供了完整的MATLAB实现代码与测试数据。 基于麻雀算法优化的深度置信网络（SSA-DBN）用于数据回归预测，其中优化参数包括隐藏层节点数目、反向迭代次数以及反向学习率，并利用交叉验证来抑制过拟合问题。该方法使用了MATLAB编程实现，代码质量高且易于修改和替换数据集。 评价指标包含以下几项：R2（决定系数）、MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）、RMSE（均方根误差）以及MAPE（平均绝对百分比误差）。具体结果如下： - 平均绝对误差(MAE)为0.16722 - 均方误差(MSE)为0.061486 - 均方根误差(RMSE)为0.24796 - 决定系数（R^2）为 0.98945 - 剩余预测残差 (RPD) 为：10.0234 - 平均绝对百分比误差(MAPE)为0.04507
     
  • 基于麻雀搜索算法(SSA)的BP神经网络回归预测优化
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    本研究提出了一种结合麻雀搜索算法（SSA）与BP神经网络的方法，用于改进回归预测模型的性能，通过优化网络参数提高了预测精度和效率。 本段落提供了一个详细的Matlab程序代码解释，适合初学者参考学习。
     
  • 基于Matlab的SSA-CNN-SVM：利用麻雀算法优化卷积神经网络和支持向量机的多输入单输出回归预测模型
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    本研究提出了一种结合麻雀搜索算法(SSA)优化的SSA-CNN-SVM模型，用于改进多输入单输出(MISO)回归预测任务。通过优化卷积神经网络(CNN)和支持向量机(SVM)，该模型在Matlab环境下展现出优越的预测性能和稳定性。 Matlab实现SSA-CNN-SVM麻雀算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归预测： 1. 实现了SSA-CNN-SVM，使用麻雀算法优化卷积神经网络和支持向量机进行多变量回归预测。代码可以直接在2021版本及以上的Matlab中运行。 2. 评价指标包括：R²、MAE（平均绝对误差）、RMSE（均方根误差）和MAPE（平均相对百分比误差），确保了高代码质量，方便学习和替换数据。 3. 麻雀算法SSA优化的参数为卷积神经网络的批处理大小、学习率及正则化系数。这有助于避免人工选取参数时可能出现的盲目性，并有效提高预测精度。 4. 主程序是main.m文件，其他部分为函数文件，无需运行；数据存储在data目录下，格式为多输入单输出的数据回归预测（7个特征输入和1个变量输出）。可以直接替换Excel中的数据使用。代码注释非常清晰，适合新手学习。
     
  • 基于麻雀搜索算法的XGBoost回归预测优化及模型评估，涉及多变量输入和SSA-XGBoost模型性能指标分析
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    本文提出了一种结合麻雀搜索算法与XGBoost的回归预测方法（SSA-XGBoost），并详细探讨了其在处理多变量数据时的表现。通过深入分析该模型的各项性能指标，证明了其优越性和适用性。 麻雀算法（SSA）优化极限梯度提升树XGBoost回归预测模型，并应用于多变量输入场景。评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量高且易于学习与数据替换。
     
  • 基于麻雀搜索算法(SSA)的BP神经网络回归预测MATLAB代码优化
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    本研究提出了一种利用麻雀搜索算法（SSA）优化BP神经网络参数的方法，并提供了相应的MATLAB代码，以提高回归预测精度。 麻雀搜索算法（SSA）优化BP神经网络回归预测的MATLAB代码可以直接运行EXCEL格式的数据集，并且可以方便地更换数据。如果在使用过程中遇到任何问题，请在评论区留言。
     
  • 基于麻雀搜索算法(SSA)优化的随机森林数据回归预测，SSA-RF模型及其多变量输入评估，涉及R2、MAE、MSE和RM指标
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    本研究提出了一种结合麻雀搜索算法与随机森林的数据回归预测模型（SSA-RF），并对其在多变量输入下的性能进行了基于R²、MAE、MSE及RM的综合评估。 在数据分析与机器学习领域内，随机森林（Random Forest）是一种广泛应用的集成方法，它通过构建大量决策树并取其平均结果来提高预测准确性和降低过拟合的风险。本项目旨在利用麻雀算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）优化随机森林模型，并建立SSA-RF回归预测模型以处理多变量输入的问题。这种方法能够提升模型的性能，适用于各种复杂的数据集。 麻雀算法是一种受到麻雀群体行为启发的优化方法，具备快速搜索和全局探索的能力，在解决复杂的优化问题中表现出色。在此项目中，SSA被用来调整随机森林中的参数设置（如树的数量、每个节点划分特征数等），以寻找最优配置方案。 构建随机森林回归预测模型通常涉及以下步骤： 1. 数据预处理：加载并清洗data.xlsx文件中的数据，包括缺失值的填充和异常值检测，并进行必要的标准化。 2. 划分数据集：将原始数据分为训练集与测试集。其中，训练集用于建立模型；测试集则用来评估模型泛化能力。 3. 随机森林训练：通过`regRF_train.m`脚本执行随机森林的构建过程，在此过程中每棵树生成均带有随机性（如特征和样本的选择）。 4. 优化超参数：使用麻雀算法(`SSA.m`)对随机森林中的关键参数进行调优，以提高模型预测精度。 5. 模型评估：利用`main.m`主程序结合`regRF_predict.m`函数来执行测试并评价结果。评价指标包括R2（决定系数）、MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）、RMSE（均方根误差）以及MAPE（平均绝对百分比误差），以全面评估模型的预测准确性。 6. 加速代码：通过`mexRF_train.mexw64`和`mexRF_predict.mexw64`经过编译的C++代码来加速训练及预测过程，提高程序效率。 学习并应用此项目可以让你掌握如何结合优化算法改进随机森林模型，并学会使用多种评估指标衡量模型性能。对于数据科学初学者而言，该项目提供了易于理解和使用的高质量代码实例，可以直接替换数据进行个人化的预测任务。SSA-RF回归预测模型展示了生物启发式算法与机器学习技术相结合的应用案例，在实际问题中能够实现更优的预测效果。
     
  • 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SSA-CNN-LSTM：利用麻雀算法优化CNN-LSTM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CNN-LSTM模型的方法，用于提升多输入单输出的数据回归预测精度。通过MATLAB实现并提供了完整的代码和实验数据支持。 1. 使用Matlab实现SSA-CNN-LSTM算法优化卷积长短期记忆网络（CNN-LSTM）的多输入单输出回归预测功能，并提供完整源码和数据。 2. 该模型能够接受多个特征作为输入，仅返回一个变量作为输出，适用于多输入单输出的回归预测任务； 3. 包含多种评价指标以评估模型性能，包括R²、平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）及根均方误差（RMSE）等。 4. 利用麻雀算法优化CNN-LSTM网络中的参数设置，具体为学习率、隐层节点数以及正则化系数； 5. 提供Excel格式的数据文件以方便用户替换数据集并进行实验；建议使用2020及以上版本的Matlab环境运行程序。