回归预测 | MATLAB实现NGO-BiLSTM北方苍鹰算法优化双向长短期记忆网络多输入单输出回归预测

回归预测 | MATLAB实现NGO-BiLSTM北方苍鹰算法优化双向长短期记忆网络多输入单输出回归预测

预测效果

基本介绍

Matlab实现NGO-BiLSTM北方苍鹰算法优化双向长短期记忆网络多输入单输出回归预测（完整源码和数据）
1.data为数据集，输入7个特征，输出1个变量。
2.MainNGOBiLSTMNN.m为程序主文件，其他为函数文件无需运行。
3.命令窗口输出MAE、MSE、RMSEP、R^2、RPD和MAPE，可在下载区获取数据和程序内容。
4.北方苍鹰算法优化参数为学习率，隐藏层节点个数，正则化参数。
注意程序和数据放在一个文件夹，运行环境为Matlab2018及以上.

程序设计

• 完整程序和数据下载方式1(资源处直接下载)：MATLAB实现NGO-BiLSTM北方苍鹰算法优化双向长短期记忆网络多输入单输出回归预测
• 完整程序和数据下载方式2(订阅《智能学习》专栏，同时获取《智能学习》专栏收录程序6份，数据订阅后私信我获取)：MATLAB实现NGO-BiLSTM北方苍鹰算法优化双向长短期记忆网络多输入单输出回归预测

%% ------------------利用优化参数重新训练BiLSTM并预测----------------------------
% 数据输入x的特征维度
inputSize  = size(inputn_train,1);
% 数据输出y的维度
outputSize = size(outputn_train,1);

%  设置网络结构
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(inputSize)     %输入层,参数是输入特征维数
    bilstmLayer(NumOfUnits)        %学习层,隐含层神经元的个数
    dropoutLayer(0.2)                  %权重丢失率
    fullyConnectedLayer(outputSize)   %全连接层，也就是输出的维数
    regressionLayer];    %回归层,该参数说明是在进行回归问题，而不是分类问题

% trainoption(lstm)
opts = trainingOptions('adam', ...      %优化算法
    'MaxEpochs',100, ...                %最大迭代次数
    'GradientThreshold',1,...           %梯度阈值,防止梯度爆炸
    'ExecutionEnvironment','cpu',...   %对于大型数据集合、长序列或大型网络，在 GPU 上进行预测计算通常比在 CPU 上快。其他情况下，在 CPU 上进行预测计算通常更快。
    'InitialLearnRate',InitialLearnRate, ...
    'LearnRateSchedule','piecewise', ...
    'LearnRateDropPeriod',120, ...
    'LearnRateDropFactor',0.2, ...   % 指定初始学习率 0.005，在 100 轮训练后通过乘以因子 0.2 来降低学习率。
    'L2Regularization', L2Regularization, ...       % 正则化参数
    'Verbose',false, ...         %如果将其设置为true，则有关训练进度的信息将被打印到命令窗口中。
    'Plots','training-progress'...   %构建曲线图,   若将'training-progress'替换为'none'，则不画出曲线
    );   % 'MiniBatchSize',outputSize*30, ...

%  训练
BiLSTMnet = trainNetwork(inputn_train ,outputn_train ,layers,opts);    %  网络训练

%  预测
[BiLSTMnet,BiLSTMoutputr_train]= predictAndUpdateState(BiLSTMnet,inputn_train);   % 训练样本拟合值
BiLSTMoutput_train = mapminmax('reverse',BiLSTMoutputr_train,outputps);  % 数据反归一化

%网络测试输出
BiLSTMoutputr_test= [];
for i = 1:Nu_test
    [BiLSTMnet,BiLSTMoutputr_test(:,i)] = predictAndUpdateState(BiLSTMnet,inputn_test(:,i),'ExecutionEnvironment','cpu');
end
%% -----------------预测结果-------------------------
%  数据格式转换
BiLSTM_train =BiLSTMoutput_train';
BiLSTM_test = BiLSTMoutput_test';

train_DATA=output_train';    %训练样本标签
test_DATA= output_test'; %测试样本标签

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/article/details/126072792?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/article/details/126044265?spm=1001.2014.3001.5502