太原做学校网站的公司,本地网站有什么可以做,网站建设的理由,大连建设局网站顶刊算法 | 鹈鹕算法POA-Transformer-LSTM多变量回归预测 目录 顶刊算法 | 鹈鹕算法POA-Transformer-LSTM多变量回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍
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1.Matlab实现顶刊算法 | 鹈鹕算法POA-Transformer-LSTM多变量回归预测程序可以作为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
5.模型只是提供一个衡量数据集精度的方法因此无法保证替换数据就一定得到您满意的结果。 程序设计
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%% 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%% 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);%% 数据平铺
P_train double(reshape(P_train, f_, 1, 1, M));
P_test double(reshape(P_test , f_, 1, 1, N));t_train t_train;
t_test t_test ;%% 数据格式转换
for i 1 : Mp_train{i, 1} P_train(:, :, 1, i);
endfor i 1 : Np_test{i, 1} P_test( :, :, 1, i);
end
参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128163536?spm1001.2014.3001.5502 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128151206?spm1001.2014.3001.5502
