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

回归预测 | Matlab实现NRBO-Transformer-LSTM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-LSTM多输入单输出回归预测,牛顿-拉夫逊算法优化Transformer-LSTM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-LSTM多输入单输出回归预测
clike 复制代码
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%  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');

%%  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);
%%  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
量子-Alex40 分钟前
【目标检测】【Transformer】Swin Transformer
人工智能·目标检测·transformer
九章云极AladdinEdu14 小时前
GPU与NPU异构计算任务划分算法研究:基于强化学习的Transformer负载均衡实践
java·开发语言·人工智能·深度学习·测试工具·负载均衡·transformer
Matlab仿真实验室15 小时前
基于Matlab实现图像透明叠加程序
人工智能·计算机视觉·matlab
机器学习之心16 小时前
贝叶斯优化Transformer融合支持向量机多变量时间序列预测,Matlab实现
支持向量机·matlab·transformer·多变量时间序列预测
Code哈哈笑16 小时前
【机器学习】支持向量回归(SVR)从入门到实战:原理、实现与优化指南
人工智能·算法·机器学习·回归·svm
layneyao17 小时前
DeepSeek模型架构详解:从Transformer到MoE
深度学习·架构·transformer
FL1717131418 小时前
MATLAB机器人系统工具箱中的loadrobot和importrobot
人工智能·matlab·机器人
Ndmzi20 小时前
matlab与python问题解析
python·matlab
slandarer1 天前
MATLAB | R2025a 更新了哪些有趣的东西?
开发语言·matlab
瑞雪兆丰年兮1 天前
数学实验(Matlab编程基础)
开发语言·算法·matlab·数学实验