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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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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 基于麻雀搜索算法的CNN-BILSTM多输入单输出回归预测模型（含Matlab完整源码）
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    本研究提出了一种结合麻雀搜索优化与CNN-BiLSTM架构的创新回归预测模型，用于处理复杂时间序列数据。该方法通过Matlab实现，并提供了完整的源代码供学术界参考和应用。 本段落介绍了一种基于麻雀算法（SSA）优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络（CNN-BILSTM）回归预测模型的方法。该方法采用多输入单输出的SSA-CNN-BILSTM结构，通过优化学习率、隐含层节点和正则化参数来提升模型性能。评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，且提供的Matlab源码质量高，便于学习及数据替换使用。
     
  • MATLAB中的CNN-LSTM回归预测：多输入单输出的完整源码与数据实现
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    本项目提供了一个使用MATLAB实现的CNN-LSTM模型，用于处理多输入单输出的回归预测问题。包含完整的代码和所需数据集，便于研究和学习。 回归预测 | MATLAB实现CNN-LSTM多输入单输出（完整源码和数据）。本次运行测试环境为MATLAB 2020b，实现了基于CNN-LSTM的多输入单输出预测模型。
     
  • 基于MATLAB的CNN-LSTM神经网络多输入回归预测（含完整源码及数据）
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    本项目采用MATLAB开发，结合CNN和LSTM模型构建多输入的回归预测系统，适用于时间序列分析与预测任务，提供详尽代码和数据支持。 MATLAB实现CNN-LSTM神经网络多输入回归预测（完整源码和数据）。该模型使用卷积长短期记忆神经网络进行多输入回归预测，输入包含12个特征，输出为一个变量。运行环境要求MATLAB 2020b及以上版本。
     
  • 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。
     
  • 基于北方苍鹰算法优化的LSTM多输入单输出回归预测(含MATLAB源码及数据)
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    本研究采用改良的北方苍鹰搜索算法优化长短期记忆网络（LSTM），构建高效多输入单输出回归模型，附带MATLAB代码与实验数据。 NGO-LSTM北方苍鹰算法优化长短期记忆神经网络进行多输入单输出回归预测（包含Matlab完整源码和数据）。在命令窗口中可输出MAPE、RMSE、R2等指标，该模型使用6个特征作为输入，并预测一个变量。
     
  • EMD-KPCA-LSTM、EMD-LSTM与LSTM的回归预测比较，多输入单输出（含Matlab完整代码及数据）
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    本研究对比了基于EMD预处理结合KPCA特征提取的EMD-KPCA-LSTM模型、仅EMD预处理的EMD-LSTM模型和传统LSTM模型在多输入单输出回归预测任务中的表现，并提供Matlab完整代码及数据。 本段落对比了EMD-KPCA-LSTM、EMD-LSTM及LSTM三种回归预测模型在多输入单输出情况下的应用，并基于Matlab编写完整程序进行数据处理与分析，旨在提高光伏功率的预测精度。通过结合经验模态分解（EMD）、主成分分析（PCA）和长短期记忆神经网络（LSTM），提出了一种新的光伏功率预测模型。 该方法充分考虑了影响光伏发电输出的关键环境因素共五项，并采用以下步骤进行处理： 1. 使用EMD技术对这些环境因素的数据序列进行分解，以揭示不同时间尺度下的变化特征，从而降低非平稳性的影响。 2. 运用PCA分析提取出关键的主成分因子，剔除原始数据中的相关性和冗余信息，减少模型输入维度。 3. 最后应用LSTM网络建立一个多变量动态预测模型，在此基础上实现对光伏功率的有效预测。 该研究对于保障电力系统的安全调度和稳定运行具有重要的实际意义。
     
  • MATLAB中的PSO-LSTM回归预测（多输入单输出）及完整源码与数据
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    本项目介绍了一种结合粒子群优化(PSO)和长短期记忆网络(LSTM)的方法，用于实现MATLAB环境下的多输入单输出回归预测。提供完整代码和数据集以供学习参考。 回归预测 | MATLAB实现PSO-LSTM多输入单输出（完整源码和数据）。本次运行测试环境为MATLAB2020b，实现了PSO-LSTM在多输入单输出预测中的应用。