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机器学习之心1 年前
数据分类预测·卷积双向门控循环单元·麻雀算法优化·ssa-cnn-bigru
分类预测 | MATLAB实现SSA-CNN-BiGRU麻雀算法优化卷积双向门控循环单元数据分类预测1.MATLAB实现SSA-CNN-BiGRU麻雀算法优化卷积双向门控循环单元数据分类预测，运行环境Matlab2021b及以上； 2.基于麻雀优化算法（SSA）、卷积神经网络（CNN）和双向门控循环单元（BiGRU）的数据分类预测程序； 3.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用；SSA优化算法优化学习率，隐藏层节点，正则化系数，这3个关键参数。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，混淆矩阵图。 4.data为数据集，输入12个特征，分四类；main为主程序，
机器学习之心1 年前
cnn-bigru·attention·数据分类预测·ssa·se注意力机制·ssa-cnn-bigru
分类预测 | MATLAB实现SSA-CNN-BiGRU-Attention数据分类预测（SE注意力机制）1.MATLAB实现SSA-CNN-BiGRU-Attention数据分类预测（SE注意力机制），运行环境Matlab2021b及以上； 2.基于麻雀优化算法（SSA）、卷积神经网络（CNN）和双向门控循环单元（BiGRU）、SE注意力机制的数据分类预测程序； 3.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用；SSA优化算法优化学习率、正则化系数、隐藏层节点，这3个关键参数。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，混淆矩阵图； 4.data为数据集，输入12个特征，分四
机器学习之心1 年前
attention·cnn-bigru-att·多变量时间序列预测·se注意力机制·ssa-cnn-bigru
多维时序 | MATLAB实现SSA-CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测（SE注意力机制）1.MATLAB实现SSA-CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测（SE注意力机制）； 2.运行环境为Matlab2021b； 3.data为数据集，excel数据，输入多个特征，输出单个变量，考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测， 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、MAE、MAPE和MBE多指标评价； 5.麻雀算法优化学习率，隐藏层节点，正则化系数；