多输入多输出预测

机器学习之心2 个月前
神经网络·matlab·多输入多输出预测·ssa-bp·麻雀搜索算法优化bp神经网络
多输入多输出 | Matlab实现SSA-BP麻雀搜索算法优化BP神经网络多输入多输出预测Matlab实现SSA-BP麻雀搜索算法优化BP神经网络多输入多输出预测 1.data为数据集，10个输入特征，3个输出变量。 2.main.m为主程序文件。 3.命令窗口输出MBE、MAE和R2，可在下载区获取数据和程序内容。
机器学习之心3 个月前
神经网络·算法·matlab·多输入多输出预测·abc-bp·人工蜂群算法优化bp神经网络
多输入多输出 | Matlab实现ABC-BP人工蜂群算法优化BP神经网络多输入多输出预测多输入多输出 | Matlab实现ABC-BP人工蜂群算法优化BP神经网络多输入多输出预测 1.data为数据集，10个输入特征，3个输出变量。 2.main.m为主程序文件。 3.命令窗口输出MBE、MAE和R2，可在下载区获取数据和程序内容。
机器学习之心4 个月前
matlab·transformer·多输入多输出预测
多输入多输出 | Matlab实现Transformer多输入多输出预测多输入多输出 | Matlab实现Transformer多输入多输出预测（完整源码和数据） 1.data为数据集，输入多个特征，输出多个变量。 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、R^2，可在下载区获取数据和程序内容。 注意程序和数据放在一个文件夹，运行环境为Matlab2023及以上。
机器学习之心7 个月前
鲸鱼算法优化·多输入多输出预测·最小二乘支持向量机·woa-lssvm
多输入多输出 | Matlab实现WOA-LSSVM鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机多输入多输出预测Matlab实现WOA-LSSVM鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机多输入多输出预测 1.data为数据集，10个输入特征，3个输出变量。 2.main.m为主程序文件,运行即可，其余为函数文件，无需运行。 3.命令窗口输出RMSE、MBE、MSPE、MAE和R2，可在下载区获取数据和程序内容。
机器学习之心7 个月前
多输入多输出预测·xgboost
多输入多输出 | Matlab实现XGboost多输入多输出预测Matlab实现XGboost多输入多输出预测 1.data为数据集，10个输入特征，3个输出变量。 2.main.m为主程序文件。 3.命令窗口输出MBE、MAE和R2，可在下载区获取数据和程序内容。
机器学习之心9 个月前
多输入多输出预测·rime-bp·霜冰算法优化bp神经网络
多输入多输出 | Matlab实现RIME-BP霜冰算法优化BP神经网络多输入多输出预测多输入多输出 | Matlab实现RIME-BP霜冰算法优化BP神经网络多输入多输出预测 1.data为数据集，10个输入特征，3个输出变量。 2.main.m为主程序文件。 3.命令窗口输出MBE、MAE和R2，可在下载区获取数据和程序内容。
机器学习之心10 个月前
多输入多输出预测·pso-lstm·粒子群优化长短期记忆神经网络
多输入多输出 | Matlab实现PSO-LSTM粒子群优化长短期记忆神经网络多输入多输出预测Matlab实现PSO-LSTM粒子群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.粒子群优化参数为学习率、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。
机器学习之心10 个月前
卷积神经网络·多输入多输出预测·麻雀算法优化·ssa-cnn
多输入多输出 | Matlab实现SSA-CNN麻雀算法优化卷积神经网络多输入多输出预测Matlab实现SSA-CNN麻雀算法优化卷积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.粒子群优化参数为学习率、批处理样本大小和、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。
机器学习之心1 年前
长短期记忆神经网络·多输入多输出预测·k-means-lstm·k均值聚类·组合预测
多输入多输出 | Matlab实现k-means-LSTM（k均值聚类结合长短期记忆神经网络）多输入多输出组合预测Matlab实现k-means-LSTM（k均值聚类结合长短期记忆神经网络）多输入多输出组合预测 适合负荷预测、股票预测、价格预测等。
机器学习之心1 年前
cnn-gru-att·多输入多输出预测·se注意力机制·卷积神经网络-门控循环单元
多输入多输出 | MATLAB实现CNN-GRU-Attention卷积神经网络-门控循环单元结合SE注意力机制的多输入多输出预测多输入多输出 | MATLAB实现CNN-GRU-Attention卷积神经网络-门控循环单元结合SE注意力机制的多输入多输出预测 注释清晰 Matlab语言 1.CNN-GRU-Attention多输出回归预测，多输入多输出 ， matlab需要2020b及以上版本 评价指标包括:R2、MAE等，效果如图所示，代码质量极高～ 2.直接替换数据即可用，适合新手小白～ 3.附赠案例数据，如图所示，实际使用中3个、4个输出均可 直接运行main即可一键出图～
机器学习之心1 年前
cnn-bigru-att·多输入多输出预测·se注意力机制·卷积神经网络-双向门控循环单元
多输入多输出 | MATLAB实现CNN-BiGRU-Attention卷积神经网络-双向门控循环单元结合SE注意力机制的多输入多输出预测多输入多输出 | MATLAB实现CNN-BiGRU-Attention卷积神经网络-双向门控循环单元结合SE注意力机制的多输入多输出预测 注释清晰 Matlab语言 1.CNN-BiGRU-Attention多输出回归预测，多输入多输出 ， matlab需要2020b及以上版本 评价指标包括:R2、MAE等，效果如图所示，代码质量极高～ 2.直接替换数据即可用，适合新手小白～ 3.附赠案例数据，如图所示，实际使用中3个、4个输出均可 直接运行main即可一键出图～
机器学习之心1 年前
attention·多输入多输出预测·cnn-lstm-att
多输入多输出 | MATLAB实现CNN-LSTM-Attention卷积神经网络-长短期记忆网络结合SE注意力机制的多输入多输出预测CNN-LSTM-Attention多输入多输出回归预测 基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合SE注意力机制的多输入多输出预测 注释清晰 Matlab语言 1.CNN-LSTM-Attention多输出回归预测，多输入多输出 ，LSTM也可以替换成BiLSTM、GRU， matlab需要2020b及以上版本 评价指标包括:R2、MAE、RMSE和MAPE等，效果如图所示，代码质量极高～ 2.直接替换数据即可用，适合新手小白～ 3.附赠案例数据，如图2所示，实际使用中3个、4个输出均可 直接运行main即可
机器学习之心1 年前
双向长短期记忆神经网络·bilstm·多输入多输出预测
回归预测 | MATLAB实现BiLSTM双向长短期记忆神经网络多输入多输出预测MATLAB实现BiLSTM双向长短期记忆神经网络多输入多输出预测，数据为多输入多输出预测数据，输入10个特征，输出3个变量,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件，运行环境MATLAB2018b及以上。命令窗口输出MAE和R2，可在下载区获取数据和程序内容。