回归预测 | Matlab实现CPO-LSTM【24年新算法】冠豪猪优化长短期记忆神经网络多变量回归预测

回归预测 | Matlab实现CPO-LSTM【24年新算法】冠豪猪优化长短期记忆神经网络多变量回归预测

目录

• • 回归预测 | Matlab实现CPO-LSTM【24年新算法】冠豪猪优化长短期记忆神经网络多变量回归预测
  • • 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.Matlab实现CPO-LSTM【24年新算法】冠豪猪优化长短期记忆神经网络多变量回归预测（完整源码和数据）

      2.运行环境为Matlab2021b；

      3.excel数据集，输入多个特征，输出单个变量，多变量回归预测预测，main.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹；

      4.命令窗口输出R2、MAE、 MBE、MAPE、 RMSE多指标评价；

      代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。

      程序设计

      • 完整源码和数据获取方式资源处下载Matlab实现CPO-LSTM【24年新算法】冠豪猪优化长短期记忆神经网络多变量回归预测。

        %%  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','sheet1','A2:H104');
        %%  数据分析
        num_size = 0.7;                              % 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
        res = res(randperm(num_samples), :);         % 打乱数据集（不希望打乱时，注释该行）
        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);
        f_ = size(P_train, 1);                  % 输入特征维度
        %%  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);
        

        参考资料

        [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161

        [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718