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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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简介：
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

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  • 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。
     
  • 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SSA-DELM和DELM的麻雀算法优化深度极限学习机在多输出与单输出回归预测中的应用（含Matlab完整源码及数据）
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    本文提出了一种结合麻雀搜索算法(SSA)优化的双层ELM模型(即SSA-DELM和DELM)，用于提升多输出与单输出回归问题的预测精度，并提供完整的MATLAB实现代码和相关数据集。 基于SSA-DELM和麻雀算法优化的深度极限学习机用于多输出单输出回归预测（包含Matlab完整源码和数据）。该模型能够输入多个特征并预测单一变量，采用深度极限学习机制，并进行优化前后的对比分析。 在未经过优化的情况下： - DELM训练集均方误差(MSE)：0.04492 - DELM测试集均方误差(MSE)：0.049223 使用SSA（麻雀算法）优化后： - SSA_DELM训练集均方误差(MSE)：0.044423 - SSA_DELM测试集均方误差(MSE)：0.048706
     
  • 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DBN-BP的深度置信网络与BP神经网络的多输入单输出回归预测（含Matlab完整源码及数据）
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    本研究提出了一种结合深度信念网络(DBN)和反向传播(BP)神经网络的模型，用于处理复杂系统的多输入单输出(MISO)回归预测问题。文中详细介绍了DBN-BP框架的设计原理，并通过Matlab实现了完整的源代码及数据集，验证了该方法在提高预测精度方面的有效性。 DBN-BP深度置信网络结合BP神经网络进行多输入单输出的回归预测（包含Matlab完整源码和数据）
     
  • 基于Matlab的SSA-ELM麻雀优化算法对极限学习机多输入单输出回归预测的改进（含完整源码及数据）
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    本研究提出了一种结合SSA-ELM和麻雀优化算法的改进方法，用于提升MATLAB环境下极限学习机在多输入单输出回归预测中的性能，并提供相关源代码和实验数据。 Matlab实现SSA-ELM麻雀优化算法优化极限学习机多输入单输出回归预测（完整源码和数据）。使用的是Excel格式的数据，适用于多输入、单输出的回归预测任务。直接替换数据即可运行，确保程序能够正常工作。代码为MATLAB编写。
     
  • 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。