企业官网建设流程全解析

建设银行信用卡管理中心网站首页,怎么网站建设,凡科网站可以做淘宝客吗,网络平台推广员基于BiLSTM做多输入多输出的拟合预测建模#xff0c;输入个输出的个数没有限制。 程序内注释详细直接替换数据就可以使用。 程序语言为matlab。 程序直接运行可以出拟合预测图#xff0c;线性拟合预测图#xff0c;多个预测评价指标。在数据分析和预测领域#xff0c;BiLST…基于BiLSTM做多输入多输出的拟合预测建模输入个输出的个数没有限制。 程序内注释详细直接替换数据就可以使用。 程序语言为matlab。 程序直接运行可以出拟合预测图线性拟合预测图多个预测评价指标。在数据分析和预测领域BiLSTM双向长短期记忆网络展现出了强大的能力。今天咱们就聊聊如何用Matlab基于BiLSTM做多输入多输出的拟合预测建模而且输入和输出个数都不受限哦。一、整体思路BiLSTM能同时考虑序列的正向和反向信息对于时间序列或者其他序列数据的拟合预测非常有效。我们的目标是构建一个模型它可以接收多个输入变量然后给出多个输出变量的预测值。二、Matlab代码实现% 1. 数据准备 % 假设我们有多个输入序列和对应的多个输出序列 % 这里以简单生成数据为例实际使用中请替换为真实数据 numInputs 3; % 输入变量个数 numOutputs 2; % 输出变量个数 numSamples 1000; % 样本数量 inputData randn(numSamples, numInputs); % 生成随机输入数据 outputData randn(numSamples, numOutputs); % 生成随机输出数据 % 划分训练集和测试集 trainRatio 0.8; trainSize round(trainRatio * numSamples); trainInputs inputData(1:trainSize, :); trainOutputs outputData(1:trainSize, :); testInputs inputData(trainSize 1:end, :); testOutputs outputData(trainSize 1:end, :); % 2. 构建BiLSTM网络 layers [... sequenceInputLayer(numInputs) % 输入层接收多个输入变量 bilstmLayer(50, OutputMode, last) % BiLSTM层50个隐藏单元 fullyConnectedLayer(numOutputs) % 全连接层输出个数与输出变量个数一致 regressionLayer]; % 回归层用于拟合预测 % 3. 设置训练选项 options trainingOptions(adam,... MaxEpochs, 100,... GradientThreshold, 1,... InitialLearnRate, 0.001,... LearnRateSchedule, piecewise,... LearnRateDropFactor, 0.1,... LearnRateDropPeriod, 10,... Shuffle, every-epoch,... Plots, training-progress); % 4. 训练模型 net trainNetwork(trainInputs, trainOutputs, layers, options); % 5. 预测 predictedOutputs predict(net, testInputs); % 6. 绘制拟合预测图 figure; for i 1:numOutputs subplot(numOutputs, 1, i); plot(testOutputs(:, i), b, DisplayName, 真实值); hold on; plot(predictedOutputs(:, i), r--, DisplayName, 预测值); legend; title([输出变量 , num2str(i), 的拟合预测图]); end % 7. 绘制线性拟合预测图 figure; for i 1:numOutputs subplot(numOutputs, 1, i); scatter(testOutputs(:, i), predictedOutputs(:, i)); p polyfit(testOutputs(:, i), predictedOutputs(:, i), 1); yfit polyval(p, testOutputs(:, i)); plot(testOutputs(:, i), yfit, r-); title([输出变量 , num2str(i), 的线性拟合预测图]); xlabel(真实值); ylabel(预测值); end % 8. 计算多个预测评价指标 % 以均方误差MSE和平均绝对误差MAE为例 mseValues zeros(1, numOutputs); maeValues zeros(1, numOutputs); for i 1:numOutputs mseValues(i) immse(testOutputs(:, i), predictedOutputs(:, i)); maeValues(i) mean(abs(testOutputs(:, i) - predictedOutputs(:, i))); end fprintf(均方误差MSE值\n); disp(mseValues); fprintf(平均绝对误差MAE值\n); disp(maeValues);三、代码分析数据准备部分- 我们首先定义了输入变量个数numInputs、输出变量个数numOutputs和样本数量numSamples。然后通过randn函数生成随机的输入和输出数据。实际应用中你需要把这些替换为真实的数据。- 接着按照一定比例划分了训练集和测试集方便后续模型的训练和评估。构建BiLSTM网络部分-sequenceInputLayer(numInputs)定义了输入层它接收多个输入变量。-bilstmLayer(50, OutputMode, last)创建了一个BiLSTM层这里设置了50个隐藏单元并且使用OutputMode为last表示只输出序列最后一个时间步的隐藏状态。-fullyConnectedLayer(numOutputs)全连接层将BiLSTM层的输出映射到与输出变量个数相同的维度。-regressionLayer回归层用于拟合预测适用于连续值输出的情况。设置训练选项部分- 使用adam优化器设置了最大训练轮数MaxEpochs为100梯度阈值GradientThreshold为1初始学习率InitialLearnRate为0.001等参数。这些参数会影响模型的训练效果和收敛速度你可以根据实际情况调整。训练模型部分-trainNetwork(trainInputs, trainOutputs, layers, options)利用前面准备好的数据、构建的网络结构和设置的训练选项来训练模型。预测部分-predict(net, testInputs)使用训练好的模型对测试集输入数据进行预测得到预测输出。绘制拟合预测图部分- 通过循环绘制每个输出变量的真实值和预测值曲线直观展示预测效果。绘制线性拟合预测图部分- 绘制每个输出变量真实值和预测值的散点图并通过polyfit和polyval函数进行线性拟合进一步观察预测的准确性。计算多个预测评价指标部分- 计算了均方误差MSE和平均绝对误差MAE来评估模型的预测性能不同的评价指标可以从不同角度反映模型的优劣。这样我们就完成了基于BiLSTM的多输入多输出拟合预测建模并通过Matlab代码实现了数据处理、模型训练、预测以及结果展示与评估。希望这篇博文能对你在相关领域的研究和应用有所帮助