回归预测 | Matlab实现MSADBO-CNN-LSTM基于改进蜣螂算法优化卷积神经网络-长短期记忆神经网络多特征回归预测

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    • 回归预测 | Matlab实现MSADBO-CNN-LSTM基于改进蜣螂算法优化卷积神经网络-长短期记忆神经网络多特征回归预测
      • 预测效果
      • 基本描述
      • 程序设计
      • 参考资料

预测效果

基本描述

1.Matlab实现MSADBO-CNN-LSTM基于改进蜣螂优化算法-卷积神经网络-长短期记忆神经网络多特征回归预测；
2.运行环境为Matlab2021b；
3.data为数据集，excel数据，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、MAE、MAPE多指标评价；
5.优化学习率，隐藏层节点，正则化系数；

程序设计

  • 完整程序和数据获取方式：私信博主回复Matlab实现MSADBO-CNN-LSTM基于改进蜣螂优化算法-卷积神经网络-长短期记忆神经网络多特征回归预测。
 %% 建立模型lgraph = layerGraph(); % 建立空白网络结构tempLayers = [sequenceInputLayer([num_dim, 1, 1], "Name", "sequence")% 建立输入层，输入数据结构为[num_dim, 1, 1]sequenceFoldingLayer("Name", "seqfold")];% 建立序列折叠层lgraph = addLayers(lgraph, tempLayers);% 将上述网络结构加入空白结构中tempLayers = [convolution2dLayer([3, 1], 16, "Name", "conv_1", "Padding", "same")% 建立卷积层,卷积核大小[3, 1]，16个特征图reluLayer("Name", "relu_1")tempLayers = [sequenceUnfoldingLayer("Name", "sequnfold")% 建立序列反折叠层flattenLayer("Name", "flatten")% 网络铺平层 fullyConnectedLayer(num_class, "Name", "fc")% 分类层lgraph = addLayers(lgraph, tempLayers);% 将上述网络结构加入空白结构中lgraph = connectLayers(lgraph, "seqfold/out", "conv_1"); % 折叠层输出 连接 卷积层输入lgraph = connectLayers(lgraph, "seqfold/miniBatchSize", "sequnfold/miniBatchSize");%% 参数设置options = trainingOptions('adam', ... % Adam 梯度下降算法'MaxEpochs', 500,... % 最大训练次数 'InitialLearnRate', best_lr,...% 初始学习率为0.001'L2Regularization', best_l2,... % L2正则化参数'LearnRateSchedule', 'piecewise',...% 学习率下降'LearnRateDropFactor', 0.1,...% 学习率下降因子 0.1'LearnRateDropPeriod', 400,...% 经过训练后 学习率为 0.001*0.1'Shuffle', 'every-epoch',...% 每次训练打乱数据集'ValidationPatience', Inf,... % 关闭验证'Plots', 'training-progress',...% 画出曲线'Verbose', false);%% 训练net = trainNetwork(p_train, t_train, lgraph, options);

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229