回归通用|SSA-CNN-LSTM多输入回归预测|麻雀算法-卷积-长短期神经网络|Matlab

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、方法原理介绍：

四、完整程序下载：

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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SSA(麻雀优化算法)与CNN(卷积神经网络)-LSTM(长短期神经网络)结合，进行多输入数据回归预测。(特征个数可自行指定)

• 输入训练的数据包含7个特征，1个响应值，即通过7个输入值预测1个输出值。（数据导入后自动归一化）

• 通过SSA算法优化CNN-LSTM的学习率、神经元个数、卷积核个数参数，记录下最优的网络参数作为后续的应用网络。

• 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

• 直接运行Main函数即可看到所有结果，使用便捷

• 编程习惯良好，程序主体标准化，逻辑清晰，方便阅读代码

• 所有数据均采用Excel格式输入，替换数据方便，适合懒人选手

• 出图详细、丰富、美观，可直观查看运行效果

• 附带详细的说明文档（下图），其内容包括：算法原理+使用方法说明

 二、实际运行效果：

三、方法原理介绍：

麻雀优化算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）是一种新兴的群体智能优化算法，灵感来源于麻雀在觅食过程中的行为。该算法通过模拟麻雀在寻找食物时的社会行为和个体行为，来寻找最优解。麻雀在觅食时会通过观察其他麻雀的行为来决定自己的行动，这种合作与竞争的机制使得SSA在解决复杂优化问题时表现出色。

将麻雀优化算法与CNN-LSTM结合，可以在以下几个方面发挥作用：

• 超参数优化：在训练CNN-LSTM模型时，选择合适的超参数（如学习率、批量大小、层数等）对模型性能至关重要。SSA可以用于自动优化这些超参数，从而提高模型的准确性和泛化能力。

• 特征选择：在处理复杂数据时，特征的选择对模型的性能有很大影响。SSA可以帮助选择最相关的特征，减少冗余，提高模型的训练效率。

• 模型集成：通过使用SSA来优化多个CNN-LSTM模型的组合，可以实现更好的预测性能。SSA可以帮助找到最佳的模型组合方式，从而提高整体的预测准确性。

四、完整程序下载：