【2024 SCI一区】 基于DCS-BiLSTM-Attention的多元回归预测（Matlab实现）

【2024 SCI一区】 基于DCS-BiLSTM-Attention的多元回归预测（Matlab实现）

效果一览

基本介绍

差异创意搜索算法（DCS）是一种新型的元启发式算法，旨在解决复杂的优化问题。该算法灵感来源于差异化知识获取和创造性现实主义的概念，具有强大的进化能力、快速的搜索速度和出色的寻优能力。
全自动模型优化： 通过DCS实现对BiLSTM-Attention超参数的全面自动调整，以达到最佳性能。
代码还包含了丰富的可视化功能，预测结果对比图等，直观地了解模型的训练情况和性能表现。
性能评估：包含MSE、MAE和R²等多个评估指标，全面反映模型性能。

程序设计

• 完整源码和数据获取方式私信博主回复**【2024 SCI一区】 基于DCS-BiLSTM-Attention的多元回归预测（Matlab实现）**。

%%  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
res =xlsread('data.xlsx','sheet1','A2:H104');

%%  数据分析
num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_samples = size(res, 1);                  % 样本个数
res = res(randperm(num_samples), :);         % 打乱数据集（不希望打乱时，注释该行）
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);

f_ = size(P_train, 1);                  % 输入特征维度

%%  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);

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718