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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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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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）
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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。
     
  • MATLAB中的LSTM回归预测：多输入单输出的完整源码与数据实现（长短期记忆神经网络）
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    本文提供了基于MATLAB的LSTM模型实现代码及数据，专注于构建一个多输入单输出的长短期记忆神经网络进行时间序列回归预测。 回归预测 | MATLAB实现LSTM（长短期记忆神经网络）多输入单输出（完整源码和数据）。适用于MATLAB2018b及以上版本。
     
  • 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）
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    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BO-LSTM贝叶斯优化长短期记忆神经网络在多输入单输出回归预测中的应用（含完整源码及数据）
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    本研究利用MATLAB开发了一种结合贝叶斯优化与LSTM神经网络的新型预测模型，特别适用于处理复杂的多输入单输出回归问题。文中不仅详细介绍了模型的工作原理及其在特定应用场景下的有效性验证过程，还提供了所有必要的源代码和数据集，便于读者进行复现及进一步的研究探索。 MATLAB实现BO-LSTM贝叶斯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） 1. 优化参数包括：学习率、隐含层节点数以及正则化参数。 2. 输入特征为7个，输出一个变量，适用于多输入单输出的回归预测任务。 3. 使用Excel表格存储数据，便于替换；评价指标涵盖R²、MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）、RMSE（根均方误差）和MAPE（平均相对百分比误差），运行环境为MATLAB 2020b及以上版本。 4. 程序语言采用Matlab，能够生成预测效果图及迭代图；支持的最低运行环境是MATLAB 2020b。 5. 代码具有参数化编程的特点，易于修改相关参数，并且注释清晰、详尽，便于理解与维护。 6. 面向计算机科学、电子信息工程和数学等专业的大学生课程设计、期末大作业及毕业设计项目。 该资源适用于希望深入学习贝叶斯优化技术结合LSTM神经网络进行时间序列预测的学生或研究者。
     
  • 基于MATLAB的GA-LSTM遗传算法优化长短期记忆网络的多输入单输出回归预测(含完整源码与数据)
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    本研究采用MATLAB实现了一种结合遗传算法（GA）优化的长短期记忆网络（LSTM），用于解决复杂的多输入单输出回归问题，有效提升了模型的预测精度。附带提供完整代码和测试数据，便于读者学习和应用。 使用Matlab实现GA-LSTM遗传算法优化长短期记忆网络的数据多输入单输出回归预测（包含完整源码和数据）。在命令窗口中输出MAE、MAPE、MSE、R2等指标，用于评估模型性能。通过该方法可以优化学习率、隐藏层节点数以及正则化系数。
     
  • 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。