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基于粒子群算法优化的长短期记忆神经网络数据回归预测，PSO-LSTM回归预测及多输入单输出模型评估，指标涵盖R2和MA

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简介：
本研究提出一种结合粒子群优化（PSO）与长短期记忆神经网络（LSTM）的数据回归预测方法——PSO-LSTM，特别适用于处理多输入单输出问题。通过优化LSTM的权重参数，模型在评估指标R2和均方误差(MAE)上表现优异，展示出强大的数据拟合能力和准确度提升效果。 粒子群算法（PSO）优化长短期记忆神经网络的数据回归预测方法被称为PSO-LSTM回归预测。该模型为多输入单输出结构，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。

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  • 基于粒子群算法优化的长短期记忆神经网络数据回归预测，PSO-LSTM回归预测及多输入单输出模型评估，指标涵盖R2和MA
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    本研究提出一种结合粒子群优化（PSO）与长短期记忆神经网络（LSTM）的数据回归预测方法——PSO-LSTM，特别适用于处理多输入单输出问题。通过优化LSTM的权重参数，模型在评估指标R2和均方误差(MAE)上表现优异，展示出强大的数据拟合能力和准确度提升效果。 粒子群算法（PSO）优化长短期记忆神经网络的数据回归预测方法被称为PSO-LSTM回归预测。该模型为多输入单输出结构，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。
     
  • 基于鹈鹕算法（POA）优化的长短期记忆神经网络数据回归预测模型，POA-LSTM 多输入单输出回归预测
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    本研究提出了一种结合鹈鹕算法与长短期记忆神经网络的新型多输入单输出回归预测模型(POA-LSTM)，用于提升复杂时间序列数据的预测精度。 鹈鹕算法（POA）优化了长短期记忆神经网络的数据回归预测能力，在多输入单输出模型的应用中尤为显著。该方法被称为POA-LSTM回归预测，并且其性能评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。此外，相关的代码质量极高，易于学习与应用，同时也方便用户替换数据进行实验或研究。
     
  • 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。
     
  • 基于鲸鱼算法优化的长短期记忆神经网络数据回归预测——WOA-LSTM多输入单输出模型
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    本研究提出一种结合鲸鱼算法优化的长短期记忆（LSTM）神经网络模型(WOA-LSTM)，专门用于处理多输入单输出的数据回归预测问题，显著提升了预测精度和稳定性。 鲸鱼算法（WOA）优化长短期记忆神经网络的数据回归预测模型被称为WOA-LSTM回归预测模型。该模型为多输入单输出类型，其评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。代码质量极高，便于学习和替换数据。
     
  • 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模型（多输入单输出），评估指标：R2和MAE
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    本研究提出了一种结合灰狼优化算法与长短期记忆神经网络的新型预测模型(GWO-LSTM)，适用于多输入单输出的数据回归问题，通过R²和平均绝对误差(MAE)对模型性能进行量化评估。 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。该模型为多输入单输出类型，评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。代码质量高，便于学习和替换数据。
     
  • 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
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    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。
     
  • 基于鹈鹕算法（POA）优化的长短期记忆神经网络数据回归预测，POA-LSTM模型性能评估，多输入单输出系统，评价指标为R2和MAE
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    本研究提出了一种结合鹈鹕算法优化的长短期记忆神经网络（POA-LSTM）模型，并在多输入单输出系统中进行数据回归预测。通过分析R²和平均绝对误差（MAE），评估了该模型的有效性和精确度，为复杂时间序列问题提供了新的解决方案。 本段落将探讨如何使用“鹈鹕优化算法（POA）”来改进长短期记忆网络（LSTM），以实现数据回归预测的性能提升。该方法利用多输入单输出模型处理复杂序列数据，旨在提高预测准确性。评估指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE，这些都是衡量预测模型效果的重要量化标准。 首先介绍POA算法：全称Pigeon Optimization Algorithm（鸽子优化算法），是一种基于鸟类行为的全局搜索策略，模拟了鸽群飞行与归巢机制。它具备强大的全局搜索能力和快速收敛的特点，在本项目中用于调整LSTM网络参数以达到最优配置，从而提高模型预测性能。 长短期记忆网络（LSTM）是循环神经网络的一种特殊形式，特别适用于处理序列数据中的长期依赖问题。通过输入门、遗忘门和输出门的机制控制信息流动，有效学习并存储历史信息，在时间序列预测任务中表现出色。 多输入单输出模式意味着模型接收多个变量作为输入，并基于这些输入预测单一结果值。可能涉及温度、湿度等影响因素的数据集。 评价指标包括： 1. R2（决定系数）：衡量实际值与预测值的相关性，数值越接近1表示拟合度越好。 2. MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）、RMSE（均方根误差）和MAPE（平均绝对百分比误差），这些指标分别反映模型的准确性和稳定性。数值越小代表性能越高。 项目源代码包括： - POA.m：实现POA算法的核心部分。 - LSTM_MIN.m：LSTM网络训练与预测模块。 - main.m：整合POA及LSTM，用于优化和评估模型性能。 - levy.m：涉及Levy飞行过程的模拟随机行走模式。 - initialization.m：初始化参数设置，包括权重和超参数设定。 - eva1.m/eva2.m: 不同评价函数以比较不同配置下的模型表现。 - R2.m：计算R2指标的具体实现。 数据文件file2.mat及data.xlsx包含了用于训练与测试的序列数据集。整个框架结合POA算法优化LSTM网络，为解决多输入单输出回归预测问题提供了有效工具，并通过量化标准帮助研究者和开发者评估模型性能差异。
     
  • 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。