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及文章作者：机器学习之心
摘要：小白直接冲！一区蛇群优化算法+双向深度学习+注意力机制！SO-BiTCN-BiGRU-Attention多输入单输出回归预测
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基本介绍
1.Matlab实现SO-BiTCN-BiGRU-Attention蛇群算法优化双向时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量回归预测（完整源码和数据），优化学习率，BiGRU的神经元个数，滤波器个数, 正则化参数；
2.输入多个特征，输出单个变量，回归预测，自注意力机制层，运行环境matlab2023及以上；
3.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、 RMSE多指标评价；
4.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细；
5.适用对象：大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
购买后可加博主QQ1153460737咨询交流。注意：其他非官方渠道购买的盗版代码不含模型咨询交流服务，大家注意甄别，谢谢。
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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-Zp6Vm5hw
也可扫描二维码：
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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%% 导入数据result = xlsread('data.xlsx');%% 数据集分析outdim = 1; % 最后一列为输出num_size = 0.7; % 训练集占数据集比例num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数f_ = size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度%% 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);%% 数据平铺P_train = double(reshape(P_train, f_, 1, 1, M));P_test = double(reshape(P_test , f_, 1, 1, N));t_train = t_train';t_test = t_test' ;%% 数据格式转换for i = 1 : Mp_train{i, 1} = P_train(:, :, 1, i);endfor i = 1 : Np_test{i, 1} = P_test( :, :, 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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