顶刊算法 | 鱼鹰算法OOA-BiTCN-BiGRU-Attention多输入单输出回归预测（Maltab）

效果一览

基本介绍

1.Matlab实现OOA-BiTCN-BiGRU-Attention鱼鹰算法优化双向时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量回归预测（完整源码和数据），优化学习率，BiGRU的神经元个数，滤波器个数, 正则化参数；
2.输入多个特征，输出单个变量，回归预测，自注意力机制层，运行环境matlab2023及以上；
3.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、 RMSE多指标评价；
4.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。
5.适用对象：大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。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?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128151206?spm=1001.2014.3001.5502