MATLAB代码。#BP人工神经网络回归预测多输入单输出模型(Matlab)#机器学习#深度学习#MATLAB 1.输入多个特征,输出单个特征,可用于负荷数据、风电数据、光伏数据等时间序列数据; 2.评价指标包括但不限于mae,mse,rm - MATLAB软开工程师于20240103发布在抖音,已经收获了4
首先，基于matlab中的神经网络工具箱，我们可以非常方便地搭建一个DNN深度神经网络模型。根据我们的需求，模型需要具有多个输入和一个输出，所以我们可以选择使用多层感知器（MLP）神经网络。在MLP神经网络中，我们可以利用多个神经元进行输入特征的提取，并将其与输出层进行连接，从而进行拟合预测建模。其次，在进行拟合预测...
基于卷积神经网络-双向门控循环单元(CNN-BIGRU)时间序列预测,CNN-BIGRU回归预测,多输入单输出模型。要求2020及以上版本。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。代码参考:https://mbd.pub/o/bread/ZJabm59x CNN-BIGRU时间序列预测
基于贝叶斯算法优化时间卷积网络-长短期记忆神经网络bayes-TCN-LSTM回归预测,bayes-TCN-LSTM多变量回归组合预测模型,多输入单输出模型。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。代码参考:https://mbd.pub/o/bread/ZpyYmJ5y WOA-TC
基于贝叶斯(bayes)优化卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)回归预测,bayes-CNN-LSTM多输入单输出模型。优化参数为:学习率,隐含层节点,正则化参数。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。代码参考:https://mbd.pub/o/bread/ZJWVk5dx SSA-CNN-LSTM回归预测 https://mbd...
BITCN-GRU-multihead-Attention多变量回归预测,基于双向时间卷积网络-门控循环单元结合多头注意力机制多变量输入模型。matlab代码, 187 -- 1:10 App 基于时间卷积网络-双向长短期记忆神经网络TCN-BILSTM回归预测,TCN-BILSTM多变量回归组合预测模型,多输入单输出模型。浏览...
综上所述,本文提出了一种基于麻雀算法优化的双向长短期记忆神经网络(SSA-BiLSTM)用于数据分类预测任务。实验结果表明,SSA-BiLSTM在数据分类预测中具有较好的性能,并且对于不同参数设置的变化具有较好的鲁棒性。未来的研究可以进一步探索麻雀算法在其他机器学习任务中的应用,并且进一步优化SSA-BiLSTM模型的性能。
灰狼算法优化双向长短期记忆神经网络 为了提高数据分类预测的准确性和效率,可以将灰狼算法应用于优化双向长短期记忆神经网络。具体而言,可以将灰狼算法用于双向LSTM模型的参数优化过程中。通过对双向LSTM的权重和偏差进行优化,可以提高模型对数据的拟合能力和泛化能力。
这个资源是一个结合了粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)和双向长短期记忆(Biased Long Short-Term Memory, BiLSTM)的神经网络模型,主要用于数据回归预测。PSO-BiLSTM回归预测模型适用于多输入和单输出(Multi-input, Single-output, MISO)的场景,比如在时间序列分析、金融预测、气候模型等领域,它可以有效地...
灰狼算法(GWO)优化长短期记忆神经网络的数据回归预测,GWO-LSTM回归预测,多输入单输出模型 灰狼算法(GWO)优化长短期记忆神经网络的数据回归预测,GWO-LSTM回归预测,多输入单输出模型 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。