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Top期刊算法！RIME-CNN-BiLSTM-Attention系列四模型多变量时序预测

预测效果

基本介绍

基于RIME-CNN-BiLSTM-Attention、CNN-BiLSTM-Attention、RIME-CNN-BiLSTM、CNN-BiLSTM四模型多变量时序预测一键对比(仅运行一个main即可)

Matlab代码，每个模型的预测结果和组合对比结果都有!
1.无需繁琐步骤，只需要运行一个main即可一键出所有图像。
2.程序已经调试好，无需更改代码替换数据集即可运行!!!数据格式为excel!
3.RIME优化参数为:隐藏层节点数，学习率，正则化系数。
4.霜冰优化算法(RIME)是一种新型的智能优化算法，灵感来源于模拟霜冻冰的形成过程。该成果发表在SCI二区Top期刊《Neurocomputing》上！
5.运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上。
评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等，图很多
代码中文注释清晰，质量极高，赠送测试数据集，可以直接运行源程序。替换你的数据即可用 适合新手小白

程序设计

• 完整代码私信回复Top期刊算法！RIME-CNN-BiLSTM-Attention系列四模型多变量时序预测。

%% 打印评价指标结果
disp('CNN-LSTM模型：');
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disp(['训练集 MSE：', num2str(MSE_train_CNN_LSTM), ', 测试集 MSE：', num2str(MSE_test_CNN_LSTM)]);
disp(['训练集 R²：', num2str(R2_train_CNN_LSTM), ', 测试集 R²：', num2str(R2_test_CNN_LSTM)]);
disp(['训练集 MAE：', num2str(MAE_train_CNN_LSTM), ', 测试集 MAE：', num2str(MAE_test_CNN_LSTM)]);
disp(['训练集 MAPE：', num2str(MAPE_train_CNN_LSTM), '%, 测试集 MAPE：', num2str(MAPE_test_CNN_LSTM), '%']);disp('RIME-CNN-LSTM模型：');
disp(['训练集 RMSE：', num2str(RMSE_train_WOA_CNN_LSTM), ', 测试集 RMSE：', num2str(RMSE_test_WOA_CNN_LSTM)]);
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disp(['训练集 MAPE：', num2str(MAPE_train_WOA_CNN_LSTM), '%, 测试集 MAPE：', num2str(MAPE_test_WOA_CNN_LSTM), '%']);disp('CNN-LSTM-Attention模型：');
disp(['训练集 RMSE：', num2str(RMSE_train_CNN_LSTM_Attention), ', 测试集 RMSE：', num2str(RMSE_test_CNN_LSTM_Attention)]);
disp(['训练集 MSE：', num2str(MSE_train_CNN_LSTM_Attention), ', 测试集 MSE：', num2str(MSE_test_CNN_LSTM_Attention)]);
disp(['训练集 R²：', num2str(R2_train_CNN_LSTM_Attention), ', 测试集 R²：', num2str(R2_test_CNN_LSTM_Attention)]);
disp(['训练集 MAE：', num2str(MAE_train_CNN_LSTM_Attention), ', 测试集 MAE：', num2str(MAE_test_CNN_LSTM_Attention)]);
disp(['训练集 MAPE：', num2str(MAPE_train_CNN_LSTM_Attention), '%, 测试集 MAPE：', num2str(MAPE_test_CNN_LSTM_Attention), '%']);

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm=1001.2014.3001.5501