回归预测 | MATLAB实现CHOA-BiLSTM黑猩猩优化算法优化双向长短期记忆网络回归预测（多指标，多图）

本文主要是介绍回归预测 | MATLAB实现CHOA-BiLSTM黑猩猩优化算法优化双向长短期记忆网络回归预测（多指标，多图），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

回归预测 | MATLAB实现CHOA-BiLSTM黑猩猩优化算法优化双向长短期记忆网络回归预测（多指标，多图）

效果一览

基本介绍

CHOA-BiLSTM黑猩猩优化算法优化双向长短期记忆网络回归预测 Matlab程序
1.多变量输入单输出效果如图所示算法用的人少～
2.直接替换Excel数据即可用适合新手小白～
3.附赠案例数据直接运行main一键出图～
3.直接替换Excel数据即可用，注释清晰，适合新手小白。
4.附赠示例数据，可直接运行。

程序设计

完整源码和数据获取方式：私信回复MATLAB实现CHOA-BiLSTM黑猩猩优化算法优化双向长短期记忆网络回归预测（多指标，多图）。

%%  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');%%  划分训练集和测试集
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);%%  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);%%  仿真测试
t_sim1 = sim(net, p_train);
t_sim2 = sim(net, p_test);%%  数据反归一化
T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim1, ps_output);
T_sim2 = mapminmax('reverse', t_sim2, ps_output);%%  均方根误差
error1 = sqrt(sum((T_sim1 - T_train).^2) ./ M);
error2 = sqrt(sum((T_sim2 - T_test ).^2) ./ N);%%  相关指标计算
% 决定系数 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(['训练集数据的R2为：', num2str(R1)])
disp(['测试集数据的R2为：', num2str(R2)])% 平均绝对误差 MAE
mae1 = sum(abs(T_sim1 - T_train)) ./ M ;
mae2 = sum(abs(T_sim2 - T_test )) ./ N ;disp(['训练集数据的MAE为：', num2str(mae1)])
disp(['测试集数据的MAE为：', num2str(mae2)])% 平均相对误差 MBE
mbe1 = sum(T_sim1 - T_train) ./ M ;
mbe2 = sum(T_sim2 - T_test ) ./ N ;disp(['训练集数据的MBE为：', num2str(mbe1)])
disp(['测试集数据的MBE为：', num2str(mbe2)])