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摘要：粒子群优化双向深度学习！PSO-BiTCN-BiGRU-Attention多输入单输出回归预测
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基本介绍
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数据集
2.2
运行效果
完整代码链接：https://mbd.pub/o/bread/mbd-Z5WXm59y
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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%% 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);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
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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）
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