官方网站建设银行,网站建设faq系统指什么,网站关键词如何设置,如何改wordpress网站图标粒子群优化双向深度学习#xff01;PSO-BiTCN-BiGRU-Attention多输入单输出回归预测 目录 粒子群优化双向深度学习#xff01;PSO-BiTCN-BiGRU-Attention多输入单输出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
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1.Matlab实现PSO-BiTCN-BiGRU-Attention粒子群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粒子群优化双向深度学习PSO-BiTCN-BiGRU-Attention多输入单输出回归预测。
%% 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%% 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
