回归预测 | MATLAB实现MPA-BiGRU海洋捕食者算法优化双向门控循环单元多输入单输出回归预测（多指标，多图）-Toy模板网

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回归预测 | MATLAB实现MPA-BiGRU海洋捕食者算法优化双向门控循环单元多输入单输出回归预测（多指标，多图）

效果一览

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基本介绍

MPA-BiGRU海洋捕食者算法优化双向门控循环单元的数据多变量回归预测可直接运行 Matlab语言
1.多变量单输出模型。评价指标包括:R2、MAE、RMSE和MAPE等，图很多，包括迭代曲线图、预测效果图，可完全满足您的需求～
2.海洋捕食者算法是近年提出的优化算法，具有寻优能力强，收敛速度快等特点，用的人还很少。
3.优化算法优化深度学习类模型运行较慢属正常现象，请耐心等待～
4.附赠测试数据直接替换数据即可用直接运行main一键出图适合新手小白～

程序设计

完整源码和数据获取方式：私信回复MATLAB实现MPA-BiGRU海洋捕食者算法优化双向门控循环单元多输入单输出回归预测（多指标，多图）。

%%  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');

%%  划分训练集和测试集
temp = randperm(103);

P_train = res(temp(1: 80), 1: 7)';
T_train = res(temp(1: 80), 8)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(temp(81: end), 1: 7)';
T_test = res(temp(81: end), 8)';
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);



%%  仿真测试
t_sim1 = sim(net, p_train);
t_sim2 = sim(net, p_test);

%%  数据反归一化
T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim1, ps_output);
T_sim2 = mapminmax('reverse', t_sim2, ps_output);

%%  均方根误差
error1 = sqrt(sum((T_sim1 - T_train).^2) ./ M);
error2 = sqrt(sum((T_sim2 - T_test ).^2) ./ N);



%%  相关指标计算
% 决定系数 R2
R1 = 1 - norm(T_train - T_sim1)^2 / norm(T_train - mean(T_train))^2;
R2 = 1 - norm(T_test -  T_sim2)^2 / norm(T_test -  mean(T_test ))^2;

disp(['训练集数据的R2为：', num2str(R1)])
disp(['测试集数据的R2为：', num2str(R2)])

% 平均绝对误差 MAE
mae1 = sum(abs(T_sim1 - T_train)) ./ M ;
mae2 = sum(abs(T_sim2 - T_test )) ./ N ;

disp(['训练集数据的MAE为：', num2str(mae1)])
disp(['测试集数据的MAE为：', num2str(mae2)])

% 平均相对误差 MBE
mbe1 = sum(T_sim1 - T_train) ./ M ;
mbe2 = sum(T_sim2 - T_test ) ./ N ;

disp(['训练集数据的MBE为：', num2str(mbe1)])
disp(['测试集数据的MBE为：', num2str(mbe2)])

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-705433.html

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