网站美工的重要性,个人网站备案备注信息,网站授权管理系统怎么做,wordpress中调用文章内容回归预测合集|基于灰狼优化21个机器学习和深度学习的数据回归预测Matlab程序 多特征输入单输出 文章目录 一、清单二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结 一、清单
基于灰狼优化BP神经网络的数据预测Matlab程序GWO–BP 基于灰狼优化卷积神经网络的数据预测Matlab程序G… 回归预测合集|基于灰狼优化21个机器学习和深度学习的数据回归预测Matlab程序 多特征输入单输出 文章目录 一、清单二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结 一、清单
基于灰狼优化BP神经网络的数据预测Matlab程序GWO–BP 基于灰狼优化卷积神经网络的数据预测Matlab程序GWO–CNN 基于灰狼优化长短期记忆神经网络的数据预测Matlab程序GWO–LSTM/BiLSTM/GRU 基于灰狼优化深度神经网络的数据预测Matlab程序GWO–DNN 基于灰狼优化极限学习机的数据预测Matlab程序GWO–ELM 基于灰狼优化随机森林的数据预测Matlab程序GWO–RF 基于灰狼优化核极限学习机的数据预测Matlab程序GWO–KELM 基于灰狼优化深度极限学习机的数据预测Matlab程序GWO–DELM 基于灰狼优化正则化极限学习机的数据预测Matlab程序GWO–RELM 基于灰狼优化径向基神经网络的数据预测Matlab程序GWO–RBF 基于灰狼优化支持向量机的数据预测Matlab程序GWO–SVM 基于灰狼优化相关向量机的数据预测Matlab程序GWO–RVM 基于灰狼优化最小二乘支持向量机的数据预测Matlab程序GWO–LSSVM 基于灰狼优化极端梯度提升树的数据预测Matlab程序GWO–Xgboost 基于灰狼优化LightGBM的数据预测Matlab程序GWO–LightGBM 基于灰狼优化混合核极限学习机的数据预测Matlab程序GWO–HKELM 基于灰狼优化高斯过程时间序列的数据预测Matlab程序GWO–GPR 基于灰狼优化卷积–长短期记忆网络-自注意力机制的数据预测Matlab程序GWO–CNN-LSTM-Attention 基于灰狼优化卷积–门控循环单元-自注意力机制的数据预测Matlab程序GWO–CNN-BiGRU-Attention
二、实验结果
1.输入多个特征输出单个变量多变量回归预测
2.excel数据前6列输入最后1列输出运行主程序即可,所有文件放在一个文件夹
3.命令窗口输出R2、MSE、MAE
4.可视化代码提供了可视化工具用于评估模型性能包括真实值与预测值的收敛图、对比图、拟合图、残差图。 三、核心代码
%% 导入数据
res xlsread(数据集.xlsx);%% 数据分析
num_size 0.8; % 训练集占数据集比例
outdim 1; % 最后一列为输出
num_samples size(res, 1); % 样本个数
num_train_s round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度%% 划分训练集和测试集
P_train res(1: num_train_s, 1: f_);
T_train res(1: num_train_s, f_ 1: end);
M size(P_train, 2);P_test res(num_train_s 1: end, 1: f_);
T_test res(num_train_s 1: end, f_ 1: end);
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);%% 数据平铺
P_train double(reshape(P_train, f_, 1, 1, M));
P_test double(reshape(P_test , f_, 1, 1, N));
四、代码获取
代码程序清单如下 基于灰狼优化BP神经网络的数据预测Matlab程序GWO–BP 基于灰狼优化卷积神经网络的数据预测Matlab程序GWO–CNN 基于灰狼优化长短期记忆神经网络的数据预测Matlab程序GWO–LSTM/BiLSTM/GRU 基于灰狼优化深度神经网络的数据预测Matlab程序GWO–DNN 基于灰狼优化极限学习机的数据预测Matlab程序GWO–ELM 基于灰狼优化随机森林的数据预测Matlab程序GWO–RF 基于灰狼优化核极限学习机的数据预测Matlab程序GWO–KELM 基于灰狼优化深度极限学习机的数据预测Matlab程序GWO–DELM 基于灰狼优化正则化极限学习机的数据预测Matlab程序GWO–RELM 基于灰狼优化径向基神经网络的数据预测Matlab程序GWO–RBF 基于灰狼优化支持向量机的数据预测Matlab程序GWO–SVM 基于灰狼优化相关向量机的数据预测Matlab程序GWO–RVM 基于灰狼优化最小二乘支持向量机的数据预测Matlab程序GWO–LSSVM 基于灰狼优化极端梯度提升树的数据预测Matlab程序GWO–Xgboost 基于灰狼优化LightGBM的数据预测Matlab程序GWO–LightGBM 基于灰狼优化混合核极限学习机的数据预测Matlab程序GWO–HKELM 基于灰狼优化高斯过程时间序列的数据预测Matlab程序GWO–GPR 基于灰狼优化卷积–长短期记忆网络-自注意力机制的数据预测Matlab程序GWO–CNN-LSTM-Attention 基于灰狼优化卷积–门控循环单元-自注意力机制的数据预测Matlab程序GWO–CNN-BiGRU-Attention
五、总结
包括但不限于 优化BP神经网络深度神经网络DNN极限学习机ELM鲁棒极限学习机RELM核极限学习机KELM混合核极限学习机HKELM支持向量机SVR相关向量机RVM最小二乘回归PLS最小二乘支持向量机LSSVMLightGBMXgboostRBF径向基神经网络概率神经网络PNNGRNNElman随机森林RF卷积神经网络CNN长短期记忆网络LSTMBiLSTMGRUBiGRUTCNBiTCNCNN-LSTMTCN-LSTMBiTCN-BiGRULSTM–AttentionVMD–LSTMPCA–BP等等
用于数据的分类时序回归预测。 多特征输入单输出多输出
