Matlab回归预测大合集又更新啦！新增3种粒子群优化深度学习预测模型，已更新47个模型！性价比拉满！
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Matlab回归预测大合集又更新啦！新增3种粒子群优化深度学习预测模型，已更新47个模型！性价比拉满！效果一览基本介绍程序设计参考资料
效果一览
PSO-LSTM效果
基本介绍
1.BP神经网络多元回归预测（多输入单输出） 2.RBF神经网络多元回归预测（多输入单输出） 3.RF随机森林多元回归预测（多输入单输出） 4.CNN卷积神经网络多元回归预测（多输入单输出） 5.LSTM长短期记忆神经网络多元回归预测（多输入单输出） 6.BiLSTM双向长短期记忆神经网络多元回归预测（多输入单输出） 7.GRU门控循环单元多元回归预测（多输入单输出） 8.CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络多元回归预测（多输入单输出） 9.CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络多元回归预测（多输入单输出） 10.CNN-GRU卷积门控循环单元多元回归预测（多输入单输出） 11.GA-BP遗传算法优化BP神经网络多元回归预测（多输入单输出） 12.PSO-BP粒子群算法优化BP神经网络多元回归预测（多输入单输出） 13.ELM极限学习机多元回归预测（多输入单输出） 14.SVM支持向量机多元回归预测（多输入单输出） 15.PSO-SVM粒子群优化支持向量机多元回归预测（多输入单输出） 16.PLS偏最小二乘法多元回归预测（多输入单输出） 17.CNN-LSSVM多元回归预测（多输入单输出） 18.CNN-BiGRU多元回归预测（多输入单输出） 19.CNN-RVM多元回归预测（多输入单输出） 20.SVM-Adaboost多元回归预测（多输入单输出） 21.TCN时间卷积神经网络（多输入单输出） 22.RVM-Adaboost（多输入单输出） 23.MLR多元线性回归（多输入单输出） 24.TCN-LSTM时间卷积长短期记忆神经网络多元回归预测（多输入单输出） 25.TCN-BiLSTM时间卷积双向长短期记忆神经网络多元回归预测（多输入单输出） 26.TCN-GRU时间卷积门控循环单元多元回归预测（多输入单输出） 27.CNN-Attention卷积神经网络结合注意力机制多元回归预测（多输入单输出） 28.LSTM-Attention长短期记忆神经网络结合注意力机制多元回归预测（多输入单输出） 29.BiLSTM-Attention双向长短期记忆神经网络结合注意力机制多元回归预测（多输入单输出） 30.GRU-Attention门控循环单元结合注意力机制多元回归预测（多输入单输出） 31.增量学习框架：一种线性回归的增量学习框架 32.LSTM-Adaboost长短期记忆神经网络结合Adaboost多元回归预测（多输入单输出） 33.BiLSTM-Adaboost双向长短期记忆神经网络结合Adaboost多元回归预测（多输入单输出） 34.GRU-Adaboost门控循环单元结合Adaboost多元回归预测（多输入单输出） 35.Transformer编码器多元回归预测（多输入单输出） 36.Transformer-SVM多元回归预测（多输入单输出） 37.Transformer-LSTM多元回归预测（多输入单输出） 38.Transformer-BiLSTM多元回归预测（多输入单输出） 39.Transformer-GRU多元回归预测（多输入单输出） 40.GPR高斯过程回归（多输入单输出） 41.PSO-GPR粒子群优化高斯过程回归（多输入单输出） 42.TCN-LSTM-Attention多元回归预测（多输入单输出） 43.TCN-BiLSTM-Attention多元回归预测（多输入单输出） 44.TCN-GRU-Attention多元回归预测（多输入单输出） 45.PSO-LSTM多元回归预测（多输入单输出） 46.PSO-BiLSTM多元回归预测（多输入单输出） 47.PSO-GRU多元回归预测（多输入单输出）
程序设计
完整代码获取链接私信回复Matlab回归预测大合集又更新啦！新增3种粒子群优化深度学习预测模型，已更新47个模型！性价比拉满！
%% 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
%% 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
% 将数据平铺成1维数据只是一种处理方式
% 也可以平铺成2维数据，以及3维数据，需要修改对应模型结构
% 但是应该始终和输入层数据结构保持一致
P_train = double(reshape(P_train, f_, 1, 1, M));
P_test = double(reshape(P_test , f_, 1, 1, N));
参考资料
[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718