做箱包外贸哪个网站好,高清做视频在线观看网站,个人想做外贸哪个平台比较好,南京怎样优化关键词排名JCR一区级 | Matlab实现CPO-Transformer-LSTM多变量回归预测【2024新算法】 目录 JCR一区级 | Matlab实现CPO-Transformer-LSTM多变量回归预测【2024新算法】效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍
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1.【JCR一区级】Matlab实现CPO-Transformer-LSTM多变量回归预测冠豪猪CPO算法优化Transformer-LSTM组合模型程序可以作为JCR一区级论文代码支撑目前尚未发表
2.优化参数为学习率隐含层节点正则化参数运行环境为Matlab2023b及以上
3.data为数据集输入多个特征输出单个变量多变量回归预测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、MSE、RMSE、MAE、MAPE、MBE等多指标评价 程序设计
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%% 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%% 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));t_train t_train;
t_test t_test ;%% 数据格式转换
for i 1 : Mp_train{i, 1} P_train(:, :, 1, i);
endfor i 1 : Np_test{i, 1} P_test( :, :, 1, i);
end
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
