PSO-CNN-LSTM多输入时序预测|粒子群算法优化的卷积-长短期神经网络时序预测(Matlab)——附代码+数据

目录

一、程序及算法内容介绍：

基本内容：

亮点与优势：

 二、实际运行效果：

三、算法介绍：

四、完整程序+数据分享下载：

---

一、程序及算法内容介绍：

基本内容：

• 本代码基于Matlab平台编译，将PSO(粒子群算法)与CNN-LSTM（卷积-长短期记忆神经网络）结合，进行多输入数据时序预测

• 输入训练的数据包含8个特征，1个响应值，即通过7个输入值预测1个输出值（多变量时序预测，输入输出个数可自行指定）

• 归一化训练数据，提升网络泛化性

• 通过PSO算法优化CNN-LSTM网络的学习率、卷积核个数、神经元个数参数，记录下最优的网络参数

• 训练CNN-LSTM网络进行回归预测，实现更加精准的预测

• 迭代计算过程中，自动显示优化进度条，实时查看程序运行进展情况

• 自动输出多种多样的的误差评价指标，自动输出大量实验效果图片

亮点与优势：

• 注释详细，几乎每一关键行都有注释说明，适合小白起步学习

• 直接运