回归预测合集|基于灰狼优化21个机器学习和深度学习的数据回归预测Matlab程序 多特征输入单输出

回归预测合集|基于灰狼优化21个机器学习和深度学习的数据回归预测Matlab程序 多特征输入单输出

文章目录

一、清单

基于灰狼优化BP神经网络的数据预测Matlab程序GWO--BP

基于灰狼优化卷积神经网络的数据预测Matlab程序GWO--CNN

基于灰狼优化长短期记忆神经网络的数据预测Matlab程序GWO--LSTM/BiLSTM/GRU

基于灰狼优化深度神经网络的数据预测Matlab程序GWO--DNN

基于灰狼优化极限学习机的数据预测Matlab程序GWO--ELM

基于灰狼优化随机森林的数据预测Matlab程序GWO--RF

基于灰狼优化核极限学习机的数据预测Matlab程序GWO--KELM

基于灰狼优化深度极限学习机的数据预测Matlab程序GWO--DELM

基于灰狼优化正则化极限学习机的数据预测Matlab程序GWO--RELM

基于灰狼优化径向基神经网络的数据预测Matlab程序GWO--RBF

基于灰狼优化支持向量机的数据预测Matlab程序GWO--SVM

基于灰狼优化相关向量机的数据预测Matlab程序GWO--RVM

基于灰狼优化最小二乘支持向量机的数据预测Matlab程序GWO--LSSVM

基于灰狼优化极端梯度提升树的数据预测Matlab程序GWO--Xgboost

基于灰狼优化LightGBM的数据预测Matlab程序GWO--LightGBM

基于灰狼优化混合核极限学习机的数据预测Matlab程序GWO--HKELM

基于灰狼优化高斯过程时间序列的数据预测Matlab程序GWO--GPR

基于灰狼优化卷积--长短期记忆网络-自注意力机制的数据预测Matlab程序GWO--CNN-LSTM-Attention

基于灰狼优化卷积--门控循环单元-自注意力机制的数据预测Matlab程序GWO--CNN-BiGRU-Attention

二、实验结果

1.输入多个特征,输出单个变量,多变量回归预测;

2.excel数据,前6列输入,最后1列输出,运行主程序即可,所有文件放在一个文件夹;

3.命令窗口输出R2、MSE、MAE;

4.可视化:代码提供了可视化工具,用于评估模型性能,包括真实值与预测值的收敛图、对比图、拟合图、残差图。


三、核心代码

matlab 复制代码
%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');

%%  数据分析
num_size = 0.8;                              % 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
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);

%%  数据平铺
P_train =  double(reshape(P_train, f_, 1, 1, M));
P_test  =  double(reshape(P_test , f_, 1, 1, N));

四、代码获取

代码程序清单如下:

基于灰狼优化BP神经网络的数据预测Matlab程序GWO--BP

基于灰狼优化卷积神经网络的数据预测Matlab程序GWO--CNN

基于灰狼优化长短期记忆神经网络的数据预测Matlab程序GWO--LSTM/BiLSTM/GRU

基于灰狼优化深度神经网络的数据预测Matlab程序GWO--DNN

基于灰狼优化极限学习机的数据预测Matlab程序GWO--ELM

基于灰狼优化随机森林的数据预测Matlab程序GWO--RF

基于灰狼优化核极限学习机的数据预测Matlab程序GWO--KELM

基于灰狼优化深度极限学习机的数据预测Matlab程序GWO--DELM

基于灰狼优化正则化极限学习机的数据预测Matlab程序GWO--RELM

基于灰狼优化径向基神经网络的数据预测Matlab程序GWO--RBF

基于灰狼优化支持向量机的数据预测Matlab程序GWO--SVM

基于灰狼优化相关向量机的数据预测Matlab程序GWO--RVM

基于灰狼优化最小二乘支持向量机的数据预测Matlab程序GWO--LSSVM

基于灰狼优化极端梯度提升树的数据预测Matlab程序GWO--Xgboost

基于灰狼优化LightGBM的数据预测Matlab程序GWO--LightGBM

基于灰狼优化混合核极限学习机的数据预测Matlab程序GWO--HKELM

基于灰狼优化高斯过程时间序列的数据预测Matlab程序GWO--GPR

基于灰狼优化卷积--长短期记忆网络-自注意力机制的数据预测Matlab程序GWO--CNN-LSTM-Attention

基于灰狼优化卷积--门控循环单元-自注意力机制的数据预测Matlab程序GWO--CNN-BiGRU-Attention

五、总结

包括但不限于

优化BP神经网络,深度神经网络DNN,极限学习机ELM,鲁棒极限学习机RELM,核极限学习机KELM,混合核极限学习机HKELM,支持向量机SVR,相关向量机RVM,最小二乘回归PLS,最小二乘支持向量机LSSVM,LightGBM,Xgboost,RBF径向基神经网络,概率神经网络PNN,GRNN,Elman,随机森林RF,卷积神经网络CNN,长短期记忆网络LSTM,BiLSTM,GRU,BiGRU,TCN,BiTCN,CNN-LSTM,TCN-LSTM,BiTCN-BiGRU,LSTM--Attention,VMD--LSTM,PCA--BP等等

用于数据的分类,时序,回归预测。

多特征输入,单输出,多输出

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