頂刊算法 | 魚鷹算法OOA-BiTCN-BiGRU-Attention多輸入單輸出回歸預(yù)測(cè)（Maltab）

效果一覽

基本介紹

1.Matlab實(shí)現(xiàn)OOA-BiTCN-BiGRU-Attention魚鷹算法優(yōu)化雙向時(shí)間卷積雙向門控循環(huán)單元融合注意力機(jī)制多變量回歸預(yù)測(cè)（完整源碼和數(shù)據(jù)），優(yōu)化學(xué)習(xí)率，BiGRU的神經(jīng)元個(gè)數(shù)，濾波器個(gè)數(shù), 正則化參數(shù)；
2.輸入多個(gè)特征，輸出單個(gè)變量，回歸預(yù)測(cè)，自注意力機(jī)制層，運(yùn)行環(huán)境matlab2023及以上；
3.命令窗口輸出R2、MAE、MAPE、 RMSE多指標(biāo)評(píng)價(jià)；
4.代碼特點(diǎn)：參數(shù)化編程、參數(shù)可方便更改、代碼編程思路清晰、注釋明細(xì)。
5.適用對(duì)象：大學(xué)生課程設(shè)計(jì)、期末大作業(yè)和畢業(yè)設(shè)計(jì)。模型只是提供一個(gè)衡量數(shù)據(jù)集精度的方法，因此無法保證替換數(shù)據(jù)就一定得到您滿意的結(jié)果。

程序設(shè)計(jì)

• 完整程序和數(shù)據(jù)下載私信博主回復(fù)魚鷹算法OOA-BiTCN-BiGRU-Attention多輸入單輸出回歸預(yù)測(cè)（Maltab）。

%%  清空環(huán)境變量
warning off             % 關(guān)閉報(bào)警信息
close all               % 關(guān)閉開啟的圖窗
clear                   % 清空變量
clc                     % 清空命令行%%  劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集
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);%%  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);%%  數(shù)據(jù)平鋪
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' ;%%  數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換
for i = 1 : Mp_train{i, 1} = P_train(:, :, 1, i);
endfor i = 1 : Np_test{i, 1}  = P_test( :, :, 1, i);
end

參考資料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128163536?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128151206?spm=1001.2014.3001.5502