美工做图片网站,怎样在建设厅网站里查开发商,网站制作公司中企动力推荐,wordpress论坛模板下载回归预测 | MATLAB实现IWOA-LSTM改进鲸鱼算法算法优化长短期记忆神经网络的数据回归预测#xff08;多指标#xff0c;多图#xff09; 目录 回归预测 | MATLAB实现IWOA-LSTM改进鲸鱼算法算法优化长短期记忆神经网络的数据回归预测#xff08;多指标#xff0c;多图#…回归预测 | MATLAB实现IWOA-LSTM改进鲸鱼算法算法优化长短期记忆神经网络的数据回归预测多指标多图 目录 回归预测 | MATLAB实现IWOA-LSTM改进鲸鱼算法算法优化长短期记忆神经网络的数据回归预测多指标多图效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 MPA-BiGRU海洋捕食者算法优化双向门控循环单元的数据多变量回归/时间序列预测 可直接运行 Matlab语言 1.多特征输入单输出回归预测优化参数为学习率隐藏层节点数 正则化参数。出图效果如图1所示可完全满足您的需求 2.鲸鱼优化算法改进点如下 基于余弦函数非线性调整控制参数的策略以协调算法探索和开发能力随机选择个体与当前个体进行差分变异产生新个体以增强群体的多样性减小陷入局部最优的概率。 程序设计 完整源码和数据获取方式私信回复MATLAB实现IWOA-LSTM改进鲸鱼算法算法优化长短期记忆神经网络的数据回归预测多指标多图。
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行%% 导入数据
res xlsread(data.xlsx);%% 划分训练集和测试集
temp randperm(103);P_train res(temp(1: 80), 1: 7);
T_train res(temp(1: 80), 8);
M size(P_train, 2);P_test res(temp(81: end), 1: 7);
T_test res(temp(81: end), 8);
N size(P_test, 2);%% 数据归一化
[p_train, ps_input] mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test mapminmax(apply, P_test, ps_input);[t_train, ps_output] mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test mapminmax(apply, T_test, ps_output);%% 仿真测试
t_sim1 sim(net, p_train);
t_sim2 sim(net, p_test);%% 数据反归一化
T_sim1 mapminmax(reverse, t_sim1, ps_output);
T_sim2 mapminmax(reverse, t_sim2, ps_output);%% 均方根误差
error1 sqrt(sum((T_sim1 - T_train).^2) ./ M);
error2 sqrt(sum((T_sim2 - T_test ).^2) ./ N);%% 相关指标计算
% 决定系数 R2
R1 1 - norm(T_train - T_sim1)^2 / norm(T_train - mean(T_train))^2;
R2 1 - norm(T_test - T_sim2)^2 / norm(T_test - mean(T_test ))^2;disp([训练集数据的R2为, num2str(R1)])
disp([测试集数据的R2为, num2str(R2)])% 平均绝对误差 MAE
mae1 sum(abs(T_sim1 - T_train)) ./ M ;
mae2 sum(abs(T_sim2 - T_test )) ./ N ;disp([训练集数据的MAE为, num2str(mae1)])
disp([测试集数据的MAE为, num2str(mae2)])% 平均相对误差 MBE
mbe1 sum(T_sim1 - T_train) ./ M ;
mbe2 sum(T_sim2 - T_test ) ./ N ;disp([训练集数据的MBE为, num2str(mbe1)])
disp([测试集数据的MBE为, num2str(mbe2)])参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718
