【2024 SCI一区】 基于DCS-BiLSTM-Attention的多元回归预测(Matlab实现)

2024-04-19 06:44

本文主要是介绍【2024 SCI一区】 基于DCS-BiLSTM-Attention的多元回归预测(Matlab实现),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!

【2024 SCI一区】 基于DCS-BiLSTM-Attention的多元回归预测(Matlab实现)

目录

    • 【2024 SCI一区】 基于DCS-BiLSTM-Attention的多元回归预测(Matlab实现)
      • 效果一览
      • 基本介绍
      • 程序设计
      • 参考资料

效果一览

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基本介绍

差异创意搜索算法(DCS)是一种新型的元启发式算法,旨在解决复杂的优化问题。该算法灵感来源于差异化知识获取和创造性现实主义的概念,具有强大的进化能力、快速的搜索速度和出色的寻优能力。
全自动模型优化: 通过DCS实现对BiLSTM-Attention超参数的全面自动调整,以达到最佳性能。
代码还包含了丰富的可视化功能,预测结果对比图等,直观地了解模型的训练情况和性能表现。
性能评估:包含MSE、MAE和R²等多个评估指标,全面反映模型性能。

程序设计

  • 完整源码和数据获取方式私信博主回复**【2024 SCI一区】 基于DCS-BiLSTM-Attention的多元回归预测(Matlab实现)**。
%%  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

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