回归预测 | Matlab实现NRBO-Transformer-LSTM多输入单输出回归预测

回归预测 | Matlab实现NRBO-Transformer-LSTM多输入单输出回归预测

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    • 回归预测 | Matlab实现NRBO-Transformer-LSTM多输入单输出回归预测
      • 预测效果
      • 基本介绍
      • 程序设计
      • 参考资料

预测效果

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基本介绍

1.【JCR一区级】Matlab实现NRBO-Transformer-LSTM多输入单输出回归预测,牛顿-拉夫逊算法优化Transformer-LSTM组合模型(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。

程序设计

  • 完整源码和数据获取方式:私信博主回复Matlab实现NRBO-Transformer-LSTM多输入单输出回归预测
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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%%  导入数据
res = xlsread('data.xlsx');%%  数据分析
num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_samples = size(res, 1);                  % 样本个数
res = res(randperm(num_samples), :);         % 打乱数据集(不希望打乱时,注释该行)
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度%%  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);%%  参数设置
options = trainingOptions('adam', ...      % ADAM 梯度下降算法'MiniBatchSize', 30, ...               % 批大小,每次训练样本个数30'MaxEpochs', 100, ...                  % 最大训练次数 100'InitialLearnRate', 1e-2, ...          % 初始学习率为0.01'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...  % 学习率下降'LearnRateDropFactor', 0.5, ...        % 学习率下降因子'LearnRateDropPeriod', 50, ...         % 经过100次训练后 学习率为 0.01 * 0.5'Shuffle', 'every-epoch', ...          % 每次训练打乱数据集'Plots', 'training-progress', ...      % 画出曲线'Verbose', false);

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/category_11003178.html?spm=1001.2014.3001.5482
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/117378431
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/118253644

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