回归预测 | Matlab实现NRBO-Transformer-BiLSTM多输入单输出回归预测

回归预测 | Matlab实现NRBO-Transformer-BiLSTM多输入单输出回归预测

目录

预测效果







基本介绍

1.【JCR一区级】Matlab实现NRBO-Transformer-BiLSTM多变量回归预测,牛顿-拉夫逊算法优化Transformer-BiLSTM组合模型(程序可以作为JCR一区级论文代码支撑,目前尚未发表);

2.优化参数为:学习率,隐含层节点,正则化参数,运行环境为Matlab2023b及以上;

3.data为数据集,输入多个特征,输出单个变量,多变量回归预测,main.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹;

4.命令窗口输出R2、MSE、RMSE、MAE、MAPE、MBE等多指标评价。

程序设计

  • 完整源码和数据获取方式:私信博主回复Matlab实现NRBO-Transformer-BiLSTM多输入单输出回归预测
clike 复制代码
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------


%%  参数设置
options = trainingOptions('adam', ...      % ADAM 梯度下降算法
    'MiniBatchSize', 30, ...               % 批大小,每次训练样本个数30
    'MaxEpochs', 100, ...                  % 最大训练次数 100
    'InitialLearnRate', 1e-2, ...          % 初始学习率为0.01
    'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...  % 学习率下降
    'LearnRateDropFactor', 0.5, ...        % 学习率下降因子
    'LearnRateDropPeriod', 50, ...         % 经过100次训练后 学习率为 0.01 * 0.5
    'Shuffle', 'every-epoch', ...          % 每次训练打乱数据集
    'Plots', 'training-progress', ...      % 画出曲线
    'Verbose', false);

参考资料

1\] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/category_11003178.html?spm=1001.2014.3001.5482 \[2\] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/117378431 \[3\] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/118253644

相关推荐
信息快讯12 小时前
“COMSOL+MATLAB光子学仿真:从入门到精通,掌握多物理场建模
开发语言·matlab·comsol·光学工程
北山太湖13 小时前
Matlab安装硬件支持包
开发语言·matlab
西西弗Sisyphus13 小时前
一个基于稀疏混合专家模型(Sparse Mixture of Experts, Sparse MoE) 的 Transformer 语言模型
语言模型·transformer·moe
数据科学作家16 小时前
有序逻辑回归的概念、适用场景、数据要求,以及其在Stata中的操作命令及注意事项,Stata ologit回归结果怎么看?并附详细示例
数据分析·回归·逻辑回归·统计分析·stata·统计学·计量经济学
jerryinwuhan17 小时前
Transformer ViT 架构(转载)
人工智能·深度学习·transformer
Xxtaoaooo19 小时前
Sora文生视频技术拆解:Diffusion Transformer架构与时空建模原理
人工智能·架构·音视频·transformer·sora
空白到白20 小时前
Transformer-解码器_编码器部分
人工智能·深度学习·transformer
JJJJ_iii1 天前
【机器学习03】学习率与特征工程、多项式回归、逻辑回归
人工智能·pytorch·笔记·学习·机器学习·回归·逻辑回归
云端FFF1 天前
论文理解 【LLM-回归】—— Decoding-based Regression
人工智能·数据挖掘·回归
强哥之神1 天前
浅谈目前主流的LLM软件技术栈:Kubernetes + Ray + PyTorch + vLLM 的协同架构
人工智能·语言模型·自然语言处理·transformer·openai·ray