cpo-lstm

机器学习之心

多输入多输出 | Matlab实现CPO-LSTM冠豪猪算法优化长短期记忆神经网络多输入多输出预测Matlab实现CPO-LSTM冠豪猪算法优化长短期记忆神经网络多输入多输出预测（完整源码和数据） 1.data为数据集，输入10个特征，输出3个变量。 2.main.m为程序主文件，其他为函数文件无需运行。 3.命令窗口输出MBE、MAE、RMSE、R^2和MAPE，可在下载区获取数据和程序内容。 4.优化参数为学习率、隐藏层单元数和正则化参数。注意程序和数据放在一个文件夹，运行环境为Matlab2018及以上。

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时序预测 | Matlab实现CPO-LSTM【24年新算法】冠豪猪优化长短期记忆神经网络时间序列预测1.Matlab实现CPO-LSTM【24年新算法】冠豪猪优化长短期记忆神经网络时间序列预测（完整源码和数据） 2.运行环境为Matlab2021b； 3.excel数据集，输入多个特征，输出单个变量，多变量回归预测预测，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、MAE、 MBE、MAPE、 RMSE多指标评价；代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。

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回归预测 | Matlab实现CPO-LSTM【24年新算法】冠豪猪优化长短期记忆神经网络多变量回归预测1.Matlab实现CPO-LSTM【24年新算法】冠豪猪优化长短期记忆神经网络多变量回归预测（完整源码和数据） 2.运行环境为Matlab2021b； 3.excel数据集，输入多个特征，输出单个变量，多变量回归预测预测，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、MAE、 MBE、MAPE、 RMSE多指标评价；代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。