Matlab回归预测大合集(不定期更新)-188

截至2025-1-2更新

1.BP神经网络多元回归预测(多输入单输出)

2.RBF神经网络多元回归预测(多输入单输出)

3.RF随机森林多元回归预测(多输入单输出)

4.CNN卷积神经网络多元回归预测(多输入单输出)

5.LSTM长短期记忆神经网络多元回归预测(多输入单输出)

6.BiLSTM双向长短期记忆神经网络多元回归预测(多输入单输出)

7.GRU门控循环单元多元回归预测(多输入单输出)

8.CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络多元回归预测(多输入单输出)

9.CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络多元回归预测(多输入单输出)

10.CNN-GRU卷积门控循环单元多元回归预测(多输入单输出)

11.GA-BP遗传算法优化BP神经网络多元回归预测(多输入单输出)

12.PSO-BP粒子群算法优化BP神经网络多元回归预测(多输入单输出)

13.ELM极限学习机多元回归预测(多输入单输出)

14.SVM支持向量机多元回归预测(多输入单输出)

15.PSO-SVM粒子群优化支持向量机多元回归预测(多输入单输出)

16.PLS偏最小二乘法多元回归预测(多输入单输出)

17.CNN-LSSVM多元回归预测(多输入单输出)

18.CNN-BiGRU多元回归预测(多输入单输出)

19.CNN-RVM多元回归预测(多输入单输出)

20.SVM-Adaboost多元回归预测(多输入单输出)

在这里插入图片描述
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部分源码%%  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);%%  转置以适应模型
p_train = p_train'; p_test = p_test';
t_train = t_train'; t_test = t_test';%%  训练模型
trees = 100;                                      % 决策树数目
leaf  = 5;                                        % 最小叶子数
OOBPrediction = 'on';                             % 打开误差图
OOBPredictorImportance = 'on';                    % 计算特征重要性
Method = 'regression';                            % 分类还是回归
net = TreeBagger(trees, p_train, t_train, 'OOBPredictorImportance', OOBPredictorImportance,...'Method', Method, 'OOBPrediction', OOBPrediction, 'minleaf', leaf);
importance = net.OOBPermutedPredictorDeltaError;  % 重要性%%  仿真测试
t_sim1 = predict(net, p_train);
t_sim2 = predict(net, p_test );%%  数据反归一化
T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim1, ps_output);
T_sim2 = mapminmax('reverse', t_sim2, ps_output);%%  均方根误差
error1 = sqrt(sum((T_sim1' - T_train).^2) ./ M);
error2 = sqrt(sum((T_sim2' - T_test ).^2) ./ N);%%  绘图
figure
plot(1: M, T_train, 'r-*', 1: M, T_sim1, 'b-o', 'LineWidth', 1)
legend('真实值', '预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string = {'训练集预测结果对比'; ['RMSE=' num2str(error1)]};
title(string)
xlim([1, M])
gridfigure
plot(1: N, T_test, 'r-*', 1: N, T_sim2, 'b-o', 'LineWidth', 1)
legend('真实值', '预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string = {'测试集预测结果对比'; ['RMSE=' num2str(error2)]};
title(string)
xlim([1, N])
grid

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