网站导航营销的优点,网站开发和广告制作,备案网站可以做接码平台么,asp网站建设实验设计一区黏菌算法双向深度学习注意力机制#xff01;SMA-BiTCN-BiGRU-Attention黏菌算法优化双向时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量回归预测 目录 一区黏菌算法双向深度学习注意力机制#xff01;SMA-BiTCN-BiGRU-Attention黏菌算法优化双向时间卷积双向门控循环单元…一区黏菌算法双向深度学习注意力机制SMA-BiTCN-BiGRU-Attention黏菌算法优化双向时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量回归预测 目录 一区黏菌算法双向深度学习注意力机制SMA-BiTCN-BiGRU-Attention黏菌算法优化双向时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制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SMA-BiTCN-BiGRU-Attention黏菌算法优化双向时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量回归预测完整源码和数据优化学习率BiGRU的神经元个数滤波器个数, 正则化参数
2.输入多个特征输出单个变量回归预测自注意力机制层运行环境matlab2023及以上
3.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、 RMSE多指标评价
4.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。
5.适用对象大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
程序设计
完整程序和数据下载私信博主回复一区黏菌算法双向深度学习注意力机制SMA-BiTCN-BiGRU-Attention黏菌算法优化双向时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量回归预测Matlab。 %% 划分数据集
for i 1: num_samples - kim - zim 1res(i, :) [reshape(result(i: i kim - 1, :), 1, kim * or_dim), result(i kim zim - 1, :)];
end%% 数据集分析
outdim 1; % 最后一列为输出
num_size 0.7; % 训练集占数据集比例
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);%% 转置以适应模型
p_train p_train; p_test p_test;
t_train t_train; t_test t_test;%% 参数设置
fun getObjValue; % 目标函数
dim 2; % 优化参数个数
lb [0.1, 0.1]; % 优化参数目标下限
ub [ 800, 800]; % 优化参数目标上限
pop 20; % 种群数量
Max_iteration 30; % 最大迭代次数 %% 优化算法
[Best_score,Best_pos, curve] SSA(pop, Max_iteration, lb, ub, dim, fun); %% 获取最优参数
bestc Best_pos(1, 1);
bestg Best_pos(1, 2); 参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128163536?spm1001.2014.3001.5502 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128151206?spm1001.2014.3001.5502
