[原创]NRBO-CNN-BiLSTM-Attention多变量回归预测 Matlab代码 (多输入单输出) 【24年新算法】

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你先用你就是创新!!!

NRBO优化的超参数为:隐藏层节点数、正则化系数、初始化学习率

1.程序已经调试好,无需更改代码替换数据集即可运行!!!数据格式为excel!

2.牛顿-拉夫逊优化算法Newton-Raphson-based optimizer,NRBO,受到Newton-Raphson方法的启发。它使用两个规则来探索整个搜索过程:Newton-Raphson搜索规则(NRSR)和陷阱避免算子(TAO),并使用几组矩阵来进一步探索最佳结果。该成果于2024年2月发表在中科院2区top SCI期刊

注:

1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2021b及其以上

2️⃣、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等,图很多,符合您的需要

3️⃣、代码中文注释清晰,质量极高

4️⃣、赠送测试数据集,可以直接运行源程序。替换你的数据即可用 适合新手小白

内容概要:本文详细介绍了一个基于贝叶斯优化(BO)优化卷积长短期记忆网络(CNN-LSTM)进行输入分类预测的Python项目实例。项目旨在通过自动化超参数优化、输入时序数据融合、提升模型预测准确率、降低计算资源消耗和增强模型泛化能力等手段,解决实际应用中的复杂预测难题。文中探讨了高维超参数空间搜索、输入异构时序数据融合、训练过程计算资源瓶颈、模型过拟合与泛化能力不足、目标函数黑盒性质以及训练样本数据不平衡等挑战,并提出了相应的解决方案。项目架构包括输入卷积层模块、长短期记忆网络模块和贝叶斯优化超参数搜索模块,代码示例展示了数据输入与预处理、输入卷积神经网络分支设计、LSTM时序特征提取模块以及输入融合与全连接分类层的具体实现。; 适合人群:对深度学习、贝叶斯优化及输入时序数据分析感兴趣的科研人员、工程师及研究生。; 使用场景及目标:①自动化调参,提升模型性能和训练效率;②处理输入特征融合,提高分类任务的准确率和泛化性能;③应用于金融市场走势预测、医疗健康监测、智能交通管理等领域,提升智能系统的感知和决策能力。; 其他说明:此项目不仅深化了深度时序模型与贝叶斯优化的融合机理,还提供了一套模块化、易扩展的自动调参平台,具备良好的移植性和应用前景。项目代码和详细文档可从优快云文库下载。
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