东莞知名网站建设,营销网站的建立,福州市城乡建设局网站,平面设计发展前景回归预测 | MATLAB实OOA-LSTM基于鱼鹰优化算法优化长短期记忆网络的多输入单输出数据回归预测模型 #xff08;多指标#xff0c;多图#xff09; 目录 回归预测 | MATLAB实OOA-LSTM基于鱼鹰优化算法优化长短期记忆网络的多输入单输出数据回归预测模型 #xff08;多指标多指标多图 目录 回归预测 | MATLAB实OOA-LSTM基于鱼鹰优化算法优化长短期记忆网络的多输入单输出数据回归预测模型 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 1.回归预测 | MATLAB实OOA-LSTM基于鱼鹰优化算法优化长短期记忆网络的多输入单输出数据回归预测模型 多指标多图 。出图包括迭代曲线图、预测效果图等等。优化LSTM的参数为LSTM的学习率、隐藏层节点数、正则化系数。 2.matlab 版本要求2020b及以上版本 程序已调试好可以直接运行(数据直接在Excel中替换)优化参数为核参数。 3.直接替换Excel数据即可用注释清晰适合新手小白[火] 4.附赠示例数据直接运行main文件一键出图[灯泡]评价指标包括:R2、MAE、MSE、MAPE、RMSE等图很多。 程序设计 完整源码和数据获取方式私信回复MATLAB实OOA-LSTM基于鱼鹰优化算法优化长短期记忆网络的多输入单输出数据回归预测模型 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);%% 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
