超酷的网站设计,360网站制作,广州网站制作网页,招聘网站哪个好独家原创 | Matlab实现INFO-BiTCN-BiGRU-Attention多输入单输出回归预测 目录 独家原创 | Matlab实现INFO-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 1.Matlab实现INFO-BiTCN-BiGRU-Attention向量加权算法优化双向时间卷积…独家原创 | Matlab实现INFO-BiTCN-BiGRU-Attention多输入单输出回归预测 目录 独家原创 | Matlab实现INFO-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 1.Matlab实现INFO-BiTCN-BiGRU-Attention向量加权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。 程序设计 完整源码和数据获取方式私信博主回复Matlab实现INFO-BiTCN-BiGRU-Attention多输入单输出回归预测。
%% 清空环境变量
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行
warning off % 关闭报警信息
%% 导入数据
res xlsread(data.xlsx);%% 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);%% 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);%% 格式转换
for i 1 : M vp_train{i, 1} p_train(:, i);vt_train{i, 1} t_train(:, i);
endfor i 1 : N vp_test{i, 1} p_test(:, i);vt_test{i, 1} t_test(:, i);
enddisp(程序运行时间较长需迭代popsize*maxgen次可自行调整运行参数)
参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718
