回归预测 | MATLAB实现SO-CNN-BiLSTM蛇群算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测
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预测效果
基本介绍
Matlab实现SO-CNN-BiLSTM蛇群算法优化卷积双向长短期记忆网络多输入回归预测（完整源码和数据)
1.Matlab实现SO-CNN-BiLSTM蛇群算法优化卷积双向长短期记忆网络(CNN-BiLSTM)多输入单输出回归预测（完整源码和数据)
2.输入多个特征，输出单个变量，多输入单输出回归预测；
3.多指标评价，评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高；
4.蛇群算法优化参数为：学习率，隐含层节点，正则化参数；
5.excel数据，方便替换，运行环境2020及以上。
模型描述
SO-CNN-BiLSTM蛇群算法是一种用于预测的神经网络模型，它结合了卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）的优点，可以有效地捕捉数据中的长期依赖关系和局部特征。
在SO-CNN-BiLSTM蛇群算法中，首先使用CNN对输入数据进行特征提取，然后将提取到的特征序列输入到BiLSTM中进行建模。接着，使用蛇群算法对模型进行优化，以提高模型的预测精度和泛化能力。
多输入单输出回归预测是指模型接受多个输入序列，例如多个传感器的数据，然后预测一个输出序列，例如气温或者股票价格等。这种模型在很多领域都有广泛的应用，例如金融、气象、医疗等。
SO-CNN-BiLSTM蛇群算法可以应用于多输入单输出回归预测问题，它可以处理多个输入序列，并且能够捕获序列之间的依赖关系，从而实现更准确的预测。在实际应用中，可以根据具体的问题进行适当的参数调整和模型优化，以获得最佳的性能。
基于卷积神经网络和双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络的深度学习网络结构。采用特征融合的方法,通过卷积网络提取出浅层特征与深层特征并进行联接,对特征通过卷积进行融合,将获得的矢量信息输入BiLSTM单元。
程序设计
- 完整源码和数据获取方式1：私信博主，同等价值程序兑换；
- 完整源码和数据下载方式2(资源处直接下载)：MATLAB实现SO-CNN-BiLSTM蛇群算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测
- 完整程序和数据下载方式3(订阅《组合优化》专栏，同时获取《组合优化》专栏收录的任意8份程序，数据订阅后私信我获取)：MATLAB实现SO-CNN-BiLSTM蛇群算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测
clike
%% 获取最优种群
for j = 1 : SearchAgents
if(fitness_new(j) < GBestF)
GBestF = fitness_new(j);
GBestX = X_new(j, :);
end
end
%% 更新种群和适应度值
pop_new = X_new;
fitness = fitness_new;
%% 更新种群
[fitness, index] = sort(fitness);
for j = 1 : SearchAgents
pop_new(j, :) = pop_new(index(j), :);
end
%% 得到优化曲线
curve(i) = GBestF;
avcurve(i) = sum(curve) / length(curve);
end
%% 得到最优值
Best_pos = GBestX;
Best_score = curve(end);
%% 得到最优参数
NumOfUnits =abs(round( Best_pos(1,3))); % 最佳神经元个数
InitialLearnRate = Best_pos(1,2) ;% 最佳初始学习率
L2Regularization = Best_pos(1,1); % 最佳L2正则化系数
%
inputSize = k;
outputSize = 1; %数据输出y的维度
% 参数设置
opts = trainingOptions('adam', ... % 优化算法Adam
'MaxEpochs', 20, ... % 最大训练次数
'GradientThreshold', 1, ... % 梯度阈值
'InitialLearnRate', InitialLearnRate, ... % 初始学习率
'LearnRateSchedule', 'piecewise', ... % 学习率调整
'LearnRateDropPeriod', 6, ... % 训练次后开始调整学习率
'LearnRateDropFactor',0.2, ... % 学习率调整因子
'L2Regularization', L2Regularization, ... % 正则化参数
'ExecutionEnvironment', 'gpu',... % 训练环境
'Verbose', 0, ... % 关闭优化过程
'SequenceLength',1,...
'MiniBatchSize',10,...
'Plots', 'training-progress'); % 画出曲线参考资料
[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm=1001.2014.3001.5501