回歸預(yù)測 | MATLAB實現(xiàn)CHOA-BiLSTM黑猩猩優(yōu)化算法優(yōu)化雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)回歸預(yù)測 （多指標，多圖）

效果一覽

基本介紹

CHOA-BiLSTM黑猩猩優(yōu)化算法優(yōu)化雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)回歸預(yù)測 Matlab程序
1.多變量輸入單輸出 效果如圖所示 算法用的人少～
2.直接替換Excel數(shù)據(jù)即可用 適合新手小白～
3.附贈案例數(shù)據(jù) 直接運行main一鍵出圖～
3.直接替換Excel數(shù)據(jù)即可用，注釋清晰，適合新手小白。
4.附贈示例數(shù)據(jù)，可直接運行。

程序設(shè)計

• 完整源碼和數(shù)據(jù)獲取方式：私信回復(fù)MATLAB實現(xiàn)CHOA-BiLSTM黑猩猩優(yōu)化算法優(yōu)化雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)回歸預(yù)測 （多指標，多圖）。

%%  清空環(huán)境變量
warning off             % 關(guān)閉報警信息
close all               % 關(guān)閉開啟的圖窗
clear                   % 清空變量
clc                     % 清空命令行%%  導(dǎo)入數(shù)據(jù)
res = xlsread('data.xlsx');%%  劃分訓(xùn)練集和測試集
temp = randperm(103);P_train = res(temp(1: 80), 1: 7)';
T_train = res(temp(1: 80), 8)';
M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(81: end), 1: 7)';
T_test = res(temp(81: end), 8)';
N = size(P_test, 2);%%  數(shù)據(jù)歸一化
[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);%%  仿真測試
t_sim1 = sim(net, p_train);
t_sim2 = sim(net, p_test);%%  數(shù)據(jù)反歸一化
T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim1, ps_output);
T_sim2 = mapminmax('reverse', t_sim2, ps_output);%%  均方根誤差
error1 = sqrt(sum((T_sim1 - T_train).^2) ./ M);
error2 = sqrt(sum((T_sim2 - T_test ).^2) ./ N);%%  相關(guān)指標計算
% 決定系數(shù) R2
R1 = 1 - norm(T_train - T_sim1)^2 / norm(T_train - mean(T_train))^2;
R2 = 1 - norm(T_test -  T_sim2)^2 / norm(T_test -  mean(T_test ))^2;disp(['訓(xùn)練集數(shù)據(jù)的R2為：', num2str(R1)])
disp(['測試集數(shù)據(jù)的R2為：', num2str(R2)])% 平均絕對誤差 MAE
mae1 = sum(abs(T_sim1 - T_train)) ./ M ;
mae2 = sum(abs(T_sim2 - T_test )) ./ N ;disp(['訓(xùn)練集數(shù)據(jù)的MAE為：', num2str(mae1)])
disp(['測試集數(shù)據(jù)的MAE為：', num2str(mae2)])% 平均相對誤差 MBE
mbe1 = sum(T_sim1 - T_train) ./ M ;
mbe2 = sum(T_sim2 - T_test ) ./ N ;disp(['訓(xùn)練集數(shù)據(jù)的MBE為：', num2str(mbe1)])
disp(['測試集數(shù)據(jù)的MBE為：', num2str(mbe2)])

參考資料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718