回归预测 | MATLAB实现SO-CNN-BiLSTM蛇群算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测

回归预测 | MATLAB实现SO-CNN-BiLSTM蛇群算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测

预测效果

基本介绍

Matlab实现SO-CNN-BiLSTM蛇群算法优化卷积双向长短期记忆网络多输入回归预测（完整源码和数据)
1.Matlab实现SO-CNN-BiLSTM蛇群算法优化卷积双向长短期记忆网络(CNN-BiLSTM)多输入单输出回归预测（完整源码和数据)
2.输入多个特征，输出单个变量，多输入单输出回归预测；
3.多指标评价，评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高；
4.蛇群算法优化参数为：学习率，隐含层节点，正则化参数；
5.excel数据，方便替换，运行环境2020及以上。

模型描述

SO-CNN-BiLSTM蛇群算法是一种用于预测的神经网络模型，它结合了卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）的优点，可以有效地捕捉数据中的长期依赖关系和局部特征。
在SO-CNN-BiLSTM蛇群算法中，首先使用CNN对输入数据进行特征提取，然后将提取到的特征序列输入到BiLSTM中进行建模。接着，使用蛇群算法对模型进行优化，以提高模型的预测精度和泛化能力。
多输入单输出回归预测是指模型接受多个输入序列，例如多个传感器的数据，然后预测一个输出序列，例如气温或者股票价格等。这种模型在很多领域都有广泛的应用，例如金融、气象、医疗等。
SO-CNN-BiLSTM蛇群算法可以应用于多输入单输出回归预测问题，它可以处理多个输入序列，并且能够捕获序列之间的依赖关系，从而实现更准确的预测。在实际应用中，可以根据具体的问题进行适当的参数调整和模型优化，以获得最佳的性能。

基于卷积神经网络和双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络的深度学习网络结构。采用特征融合的方法,通过卷积网络提取出浅层特征与深层特征并进行联接,对特征通过卷积进行融合,将获得的矢量信息输入BiLSTM单元。

程序设计

• 完整源码和数据获取方式1：私信博主，同等价值程序兑换；
• 完整源码和数据下载方式2(资源处直接下载)：MATLAB实现SO-CNN-BiLSTM蛇群算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测
• 完整程序和数据下载方式3(订阅《组合优化》专栏，同时获取《组合优化》专栏收录的任意8份程序，数据订阅后私信我获取)：MATLAB实现SO-CNN-BiLSTM蛇群算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测

%%  获取最优种群
   for j = 1 : SearchAgents
       if(fitness_new(j) < GBestF)
          GBestF = fitness_new(j);
          GBestX = X_new(j, :);
       end
   end
   
%%  更新种群和适应度值
   pop_new = X_new;
   fitness = fitness_new;

%%  更新种群 
   [fitness, index] = sort(fitness);
   for j = 1 : SearchAgents
      pop_new(j, :) = pop_new(index(j), :);
   end

%%  得到优化曲线
   curve(i) = GBestF;
   avcurve(i) = sum(curve) / length(curve);
end

%%  得到最优值
Best_pos = GBestX;
Best_score = curve(end);

%%  得到最优参数
NumOfUnits       =abs(round( Best_pos(1,3)));       % 最佳神经元个数
InitialLearnRate =  Best_pos(1,2) ;% 最佳初始学习率
L2Regularization = Best_pos(1,1); % 最佳L2正则化系数
% 
inputSize = k;
outputSize = 1;  %数据输出y的维度  
%  参数设置
opts = trainingOptions('adam', ...                    % 优化算法Adam
    'MaxEpochs', 20, ...                              % 最大训练次数
    'GradientThreshold', 1, ...                       % 梯度阈值
    'InitialLearnRate', InitialLearnRate, ...         % 初始学习率
    'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...             % 学习率调整
    'LearnRateDropPeriod', 6, ...                     % 训练次后开始调整学习率
    'LearnRateDropFactor',0.2, ...                    % 学习率调整因子
    'L2Regularization', L2Regularization, ...         % 正则化参数
    'ExecutionEnvironment', 'gpu',...                 % 训练环境
    'Verbose', 0, ...                                 % 关闭优化过程
    'SequenceLength',1,...
    'MiniBatchSize',10,...
    'Plots', 'training-progress');                    % 画出曲线

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm=1001.2014.3001.5501