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基于白鲸算法优化的双向长短期记忆神经网络数据分类预测，BWO-BiLSTM模型，多输入单输出架构与多特征应用

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简介：
本研究提出了一种名为BWO-BiLSTM的数据分类预测模型，结合了白鲸优化算法和双向长短期记忆网络，并采用多输入单输出架构及多特征处理方式。 白鲸算法（BWO）优化了双向长短期记忆神经网络的数据分类预测功能，形成了一种多输入单输出的模型。这种模型可以用于二分类及多分类任务，并且程序内注释详细，可以直接替换数据使用。该程序采用Matlab编写，能够生成分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图。

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  • 基于白鲸算法优化的双向长短期记忆神经网络数据分类预测，BWO-BiLSTM模型，多输入单输出架构与多特征应用
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    本研究提出了一种名为BWO-BiLSTM的数据分类预测模型，结合了白鲸优化算法和双向长短期记忆网络，并采用多输入单输出架构及多特征处理方式。 白鲸算法（BWO）优化了双向长短期记忆神经网络的数据分类预测功能，形成了一种多输入单输出的模型。这种模型可以用于二分类及多分类任务，并且程序内注释详细，可以直接替换数据使用。该程序采用Matlab编写，能够生成分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图。
     
  • 基于白鲸算法优化的双向长短期记忆神经网络数据回归预测（BWO-BiLSTM），多输入单输出模型及其评价指标研究
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    本研究提出了一种基于白鲸优化算法改进的双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)模型，适用于多输入单输出的数据回归预测，并对其性能进行了评估。 白鲸算法（BWO）优化了双向长短期记忆神经网络的数据回归预测功能。采用的模型为BWO-BiLSTM多输入单输出回归预测模型，评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。代码质量极高，便于学习与替换数据。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 基于粒子群优化的双向长短期记忆神经网络在数据分类与预测中的应用——PSO-BiLSTM方法，适用于多输入单输出及多特征输入单输出问题
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    本研究提出了一种结合粒子群优化算法和双向长短期记忆神经网络（PSO-BiLSTM）的方法，有效解决了多输入单输出与多特征输入单输出的数据分类和预测难题。 本程序使用粒子群算法优化双向长短期记忆神经网络进行数据分类预测（PSO-BiLSTM），适用于多特征输入单输出的二分类及多分类模型。代码中详细注释，便于理解与调试，并支持直接替换数据以适应不同应用场景。该程序能够生成分类效果图、迭代优化图以及混淆矩阵图等可视化结果。编写语言为Matlab。
     
  • 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。