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回归预测 | MATLAB实现SO-CNN-BiLSTM蛇群算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测

回归预测 | MATLAB实现SO-CNN-BiLSTM蛇群算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测

目录

    • 回归预测 | MATLAB实现SO-CNN-BiLSTM蛇群算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测
      • 预测效果
      • 基本介绍
      • 模型描述
      • 程序设计
      • 参考资料

预测效果

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基本介绍

Matlab实现SO-CNN-BiLSTM蛇群算法优化卷积双向长短期记忆网络多输入回归预测(完整源码和数据)
1.Matlab实现SO-CNN-BiLSTM蛇群算法优化卷积双向长短期记忆网络(CNN-BiLSTM)多输入单输出回归预测(完整源码和数据)
2.输入多个特征,输出单个变量,多输入单输出回归预测;
3.多指标评价,评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等,代码质量极高;
4.蛇群算法优化参数为:学习率,隐含层节点,正则化参数;
5.excel数据,方便替换,运行环境2020及以上。

模型描述

SO-CNN-BiLSTM蛇群算法是一种用于预测的神经网络模型,它结合了卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)的优点,可以有效地捕捉数据中的长期依赖关系和局部特征。
在SO-CNN-BiLSTM蛇群算法中,首先使用CNN对输入数据进行特征提取,然后将提取到的特征序列输入到BiLSTM中进行建模。接着,使用蛇群算法对模型进行优化,以提高模型的预测精度和泛化能力。
多输入单输出回归预测是指模型接受多个输入序列,例如多个传感器的数据,然后预测一个输出序列,例如气温或者股票价格等。这种模型在很多领域都有广泛的应用,例如金融、气象、医疗等。
SO-CNN-BiLSTM蛇群算法可以应用于多输入单输出回归预测问题,它可以处理多个输入序列,并且能够捕获序列之间的依赖关系,从而实现更准确的预测。在实际应用中,可以根据具体的问题进行适当的参数调整和模型优化,以获得最佳的性能。

6

基于卷积神经网络和双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络的深度学习网络结构。采用特征融合的方法,通过卷积网络提取出浅层特征与深层特征并进行联接,对特征通过卷积进行融合,将获得的矢量信息输入BiLSTM单元。

程序设计

  • 完整源码和数据获取方式1:私信博主,同等价值程序兑换;
  • 完整源码和数据下载方式2(资源处直接下载):MATLAB实现SO-CNN-BiLSTM蛇群算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测
  • 完整程序和数据下载方式3(订阅《组合优化》专栏,同时获取《组合优化》专栏收录的任意8份程序,数据订阅后私信我获取):MATLAB实现SO-CNN-BiLSTM蛇群算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测
%%  获取最优种群for j = 1 : SearchAgentsif(fitness_new(j) < GBestF)GBestF = fitness_new(j);GBestX = X_new(j, :);endend%%  更新种群和适应度值pop_new = X_new;fitness = fitness_new;%%  更新种群 [fitness, index] = sort(fitness);for j = 1 : SearchAgentspop_new(j, :) = pop_new(index(j), :);end%%  得到优化曲线curve(i) = GBestF;avcurve(i) = sum(curve) / length(curve);
end%%  得到最优值
Best_pos = GBestX;
Best_score = curve(end);%%  得到最优参数
NumOfUnits       =abs(round( Best_pos(1,3)));       % 最佳神经元个数
InitialLearnRate =  Best_pos(1,2) ;% 最佳初始学习率
L2Regularization = Best_pos(1,1); % 最佳L2正则化系数
% 
inputSize = k;
outputSize = 1;  %数据输出y的维度  
%  参数设置
opts = trainingOptions('adam', ...                    % 优化算法Adam'MaxEpochs', 20, ...                              % 最大训练次数'GradientThreshold', 1, ...                       % 梯度阈值'InitialLearnRate', InitialLearnRate, ...         % 初始学习率'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...             % 学习率调整'LearnRateDropPeriod', 6, ...                     % 训练次后开始调整学习率'LearnRateDropFactor',0.2, ...                    % 学习率调整因子'L2Regularization', L2Regularization, ...         % 正则化参数'ExecutionEnvironment', 'gpu',...                 % 训练环境'Verbose', 0, ...                                 % 关闭优化过程'SequenceLength',1,...'MiniBatchSize',10,...'Plots', 'training-progress');                    % 画出曲线

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm=1001.2014.3001.5501

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