海南网站建设公司,哪些网站结构是不合理的,做软件网站,做老师讲课视频的教育网站DBO-GRNN回归预测matlab代码
蜣螂优化算法(Dung Beetle Optimizer, DBO)是一种新型的群智能优化算法#xff0c;在2022年底提出#xff0c;主要是受蜣螂的的滚球、跳舞、觅食、偷窃和繁殖行为的启发。
数据为Excel股票预测数据。
数据集划分为训练集、验证集、测试集,比例…DBO-GRNN回归预测matlab代码
蜣螂优化算法(Dung Beetle Optimizer, DBO)是一种新型的群智能优化算法在2022年底提出主要是受蜣螂的的滚球、跳舞、觅食、偷窃和繁殖行为的启发。
数据为Excel股票预测数据。
数据集划分为训练集、验证集、测试集,比例为811
模块化结构代码按照功能模块进行划分清晰地分为数据准备、参数设置、算法处理块和结果展示等部分提高了代码的可读性和可维护性。
数据处理流程清晰对数据进行了标准化处理包括Zscore标准化将数据分为训练集、验证集和测试集有助于保证模型训练的准确性和可靠性。
结果可视化通过绘制DBO寻优过程收敛曲线、训练集、验证集和测试集的真实标签与预测标签的曲线对比图直观地展示了模型的预测效果便于用户理解算法和模型的性能。
同时输出多个评价指标
平均绝对误差MAE
平均相对误差MAPE
均方误差MSE
均方根误差RMSE
R方系数R2
代码有中文介绍。
代码能正常运行时不负责答疑
代码运行结果如下: 部分代码如下
% 清除命令窗口、工作区数据、图形窗口、警告
clc;
clear;
close all;
warning off;
load(data.mat)
data1 readtable(股票价格.xlsx); % 读取数据
data2data1(:,2:end);
datatable2array(data1(:,2:end));
data_biaodata2.Properties.VariableNames; %数据特征的名称
A_data1data;
data_selectA_data1; %% 数据划分
x_feature_labeldata_select(:,1:end-1); %x特征
y_feature_labeldata_select(:,end); %y标签
index_label11:(size(x_feature_label,1));
index_labelG_out_data.spilt_label_data; % 数据索引
if isempty(index_label) index_labelindex_label1;
end
spilt_riG_out_data.spilt_rio; %划分比例 训练集:验证集:测试集
train_numround(spilt_ri(1)/(sum(spilt_ri))*size(x_feature_label,1)); %训练集个数
vaild_numround((spilt_ri(1)spilt_ri(2))/(sum(spilt_ri))*size(x_feature_label,1)); %验证集个数
%训练集验证集测试集
train_x_feature_labelx_feature_label(index_label(1:train_num),:);
train_y_feature_labely_feature_label(index_label(1:train_num),:);
vaild_x_feature_labelx_feature_label(index_label(train_num1:vaild_num),:);
vaild_y_feature_labely_feature_label(index_label(train_num1:vaild_num),:);
test_x_feature_labelx_feature_label(index_label(vaild_num1:end),:);
test_y_feature_labely_feature_label(index_label(vaild_num1:end),:);
