读完需要
速读仅需 2 分钟
请尊重原创劳动成果
转载请注明本文链接
及文章作者：机器学习之心
点击阅读原文或复制以下链接到浏览器获取文章完整源码和数据：
摘要：冰雪奇缘！中科院一区算法+双向深度学习+注意力机制！SAO-BiTCN-BiGRU-Attention雪消融算法优化回归预测
1
基本介绍
2
数据集
2.2
运行效果
完整代码链接：https://mbd.pub/o/bread/mbd-Zp6alpxr
也可扫描二维码：
3
%% 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%% 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);% To run SAO: [Best_pos,Best_score,Convergence_curve]=SAO(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj)%______________________________________________________________________________________________function [Best_pos,Best_score,Convergence_curve]=SAO(N,Max_iter,lb,ub,dim,fobj)if(max(size(ub)) == 1)ub = ub.*ones(1,dim);lb = lb.*ones(1,dim);end%Initialize the set of random solutionsX=initialization(N,dim,ub,lb);Best_pos=zeros(1,dim);Best_score=inf;Objective_values = zeros(1,size(X,1));Convergence_curve=[];N1=floor(N*0.5);Elite_pool=[];% Calculate the fitness of the first set and find the best onefor i=1:size(X,1)Objective_values(1,i)=fobj(X(i,:));if i==1Best_pos=X(i,:);Best_score=Objective_values(1,i);elseif Objective_values(1,i)<Best_scoreBest_pos=X(i,:);Best_score=Objective_values(1,i);endAll_objective_values(1,i)=Objective_values(1,i);end
4
嗯，细心的你会发现：https://mbd.pub/o/slowtrain/work
博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析。科研课题模型定制/横向项目模型仿真/职称学术论文辅导/模型程序讲解均可联系本人唯一QQ1153460737（其他均为盗版，注意甄别）
技术交流群：购买博主任意代码或分享博主博文到任意三方平台后即可添加博主QQ进群
