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