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一、程序及算法内容介绍#xff1a;
基本内容#xff1a;
亮点与优势#xff1a; 二、实际运行效果#xff1a; 三、部分程序#xff1a;
四、完整代码数据分享下载#xff1a; 一、程序及算法内容介绍#xff1a;
基本内容#xff1a; 本代码基于Matlab平台…目录
一、程序及算法内容介绍
基本内容
亮点与优势 二、实际运行效果 三、部分程序
四、完整代码数据分享下载 一、程序及算法内容介绍
基本内容 本代码基于Matlab平台编译将PSO(粒子群算法)与GRU门控循环单元神经网络结合进行多输入数据回归预测 输入训练的数据包含8个特征1个响应值即通过8个输入值预测1个输出值多变量回归预测输入输出个数可自行指定 归一化训练数据提升网络泛化性 通过PSO算法优化GRU网络的学习率、神经元个数参数记录下最优的网络参数 训练GRU网络进行回归预测实现更加精准的预测 迭代计算过程中自动显示优化进度条实时查看程序运行进展情况 自动输出多种多样的的误差评价指标自动输出大量实验效果图片
亮点与优势 注释详细几乎每一关键行都有注释说明适合小白起步学习 直接运行Main函数即可看到所有结果使用便捷 编程习惯良好程序主体标准化逻辑清晰方便阅读代码 所有数据均采用Excel格式输入替换数据方便适合懒人选手 出图详细、丰富、美观可直观查看运行效果 附带详细的说明文档下图其内容包括算法原理使用方法说明 二、实际运行效果 三、部分程序
clc;
clear;
warning off;
%% 导入数据
Data table2array(readtable(数据集.xlsx));
% 本例数据集中包含
% 1. 总共472个样本每一行表示一个样本
% 2. 每个样本8个特征值即前8列每一列表示样本的一个特征即输入的变量
% 3. 每个样本1个响应值第9列为表示样本的响应值即被预测的变量%% 划分训练集和测试集
InPut_num 1:1:8; % 输入特征个数数据表格中前8列为输入值因此设置为1:1:8若前5个为输入则设置为1:1:5
OutPut_num 9; % 输出响应个数本例仅一个响应值为数据表格中第9个若多个响应值参照上行数据格式设置为x:1:y% 选取前376个样本作为训练集后96个样本作为测试集即1376和377end
Train_InPut Data(1:376,InPut_num); % 训练输入
Train_OutPut Data(1:376,OutPut_num); % 训练输出
Test_InPut Data(377:end,InPut_num); % 测试输入
Test_OutPut Data(377:end,OutPut_num); % 测试输出
clear Temp;
%% 数据归一化
% 将数据归一化到0-1之间
Temp [Train_OutPut;Test_OutPut];
[~, Ps] mapminmax(Temp,0,1);
% 归一化训练输入值
Sc size(Train_InPut);
Temp reshape(Train_InPut,[1,Sc(1)*Sc(2)]);
Temp mapminmax(apply,Temp,Ps);
Train_InPut reshape(Temp,[Sc(1),Sc(2)]);
% 归一化测试输入值
Sc size(Test_InPut);
Temp reshape(Test_InPut,[1,Sc(1)*Sc(2)]);
Temp mapminmax(apply,Temp,Ps);
Test_InPut reshape(Temp,[Sc(1),Sc(2)]);
% 归一化训练输出值
Train_OutPut mapminmax(apply,Train_OutPut,Ps);
四、完整代码数据分享下载
