Advertisement

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）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 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）
    优质
    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）
    优质
    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）
    优质
    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。
     
  • 基于灰狼算法优化的长短期记忆神经网络在数据回归预测中的应用——GWO-LSTM回归预测与多输入单输出模型
    优质
    本研究引入了灰狼优化算法对长短期记忆神经网络进行参数调优，开发了一种高效的GWO-LSTM回归预测及多输入单输出模型，显著提升了复杂数据序列的回归预测精度。 灰狼算法（GWO）优化长短期记忆神经网络的数据回归预测，即GWO-LSTM回归预测模型，适用于多输入单输出的情况。该模型的评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。代码质量高，易于学习并替换数据。
     
  • 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）
    优质
    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）
    优质
    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POA-CNN-BiLSTM鹈鹕算法优化的卷积双向长短期记忆网络回归预测（Matlab实现，多输入单输出含完整源码和数据）
    优质
    本研究提出了一种结合POA优化算法与CNN-BiLSTM模型的创新方法，用于复杂时间序列的精准回归预测。通过MATLAB实现，该方案展示了在处理多输入、单输出问题上的高效性，并附带完整源代码和数据集以供参考学习。 Matlab基于POA-CNN-BiLSTM鹈鹕算法优化卷积双向长短期记忆网络回归预测，适用于多输入单输出场景（完整源码和数据）。该实现包括： 1. 使用Matlab实现POA-CNN-BiLSTM鹈鹕算法来优化卷积双向长短期记忆网络(CNN-BiLSTM)，用于处理多输入单输出的回归预测问题。 2. 输入多个特征，输出一个变量，适用于多输入单输出的回归预测任务。 3. 提供多种评价指标进行模型性能评估，包括R2、MAE、MSE和RMSE等，并且代码质量高。 4. 鹈鹕算法用于优化CNN-BiLSTM网络中的参数设置，具体涉及学习率、隐含层节点数以及正则化参数的调整。 5. 使用Excel格式的数据文件提供数据输入接口，方便用户替换自己的数据进行实验。运行环境要求为Matlab 2020及以上版本。
     
  • 基于POA-CNN-BiLSTM鹈鹕算法优化的卷积双向长短期记忆网络回归预测（Matlab实现，多输入单输出含完整源码和数据）
    优质
    本研究提出了一种结合POA优化算法与CNN-BiLSTM模型的新型架构，用于提升时间序列的回归预测精度，并通过MATLAB实现了该方法，提供完整的代码及测试数据。 Matlab基于POA-CNN-BiLSTM鹈鹕算法优化卷积双向长短期记忆网络回归预测，支持多输入单输出（包含完整源码及数据）。本项目实现了一种利用POA-CNN-BiLSTM算法优化CNN-BiLSTM模型的方案，用于处理多个特征并预测单一变量。评价指标包括R2、MAE、MSE和RMSE等，确保代码质量极高。鹈鹕算法在学习率、隐含层节点数及正则化参数等方面进行了优化调整。数据以Excel格式提供，便于用户替换与测试，并要求运行环境为Matlab 2020及以上版本。
     
  • 基于MATLAB的LSTM长短期记忆神经网络多输入多输出预测（含完整源码及数据）
    优质
    本项目利用MATLAB实现了一种LSTM长短期记忆神经网络模型，用于处理多输入多输出的数据预测问题，并提供了完整的源代码和所需数据。 MATLAB实现LSTM长短期记忆神经网络多输入多输出预测（完整源码和数据）。该数据用于多输入多输出预测，包含10个输入特征和3个输出变量。程序乱码可能是由于版本不一致导致的，可以使用记事本打开并复制到文件中。运行环境要求MATLAB 2018b及以上版本。
     
  • 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
    优质
    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。