NGO-BiLSTM算法在多输入单输出回归预测中的应用与优化

资源摘要信息:"Matlab实现NGO-BiLSTM北方苍鹰算法优化双向长短期记忆网络多输入单输出回归预测（完整源码和数据）" 知识点： 1. Matlab环境配置：为了运行本资源所提供的程序，用户需要确保其Matlab环境为2018年或更高版本，因为源码可能依赖于某些特定版本的Matlab函数库或语法。 2. 算法理解：本资源主要讨论了如何通过北方苍鹰算法（NGO）来优化双向长短期记忆网络（BiLSTM）。用户需要对NGO和BiLSTM有一定的理解。 - 北方苍鹰算法（NGO）是一种新兴的优化算法，它模仿了苍鹰狩猎时的飞行模式。在机器学习模型优化中，NGO被用于调节模型参数，比如本案例中的学习率、隐藏层节点个数和正则化参数等。 - 双向长短期记忆网络（BiLSTM）是循环神经网络（RNN）的一种变体，它可以通过两个并行的隐藏层，前向和后向处理输入数据，从而更好地捕捉时序数据中的长期依赖关系。BiLSTM特别适合处理和预测序列数据，如时间序列分析、自然语言处理等。 3. 程序结构：资源中包含了几个Matlab文件，其中MainNGOBiLSTMNN.m是程序的主文件，它调用其他函数文件来完成数据的输入、网络的构建、参数的优化以及最终的回归预测。其他文件，如fun.m和NGO.m，可能包含了NGO算法的实现细节和网络模型的配置。 4. 数据处理：根据描述，输入数据集包含7个特征，并预测1个变量。这要求用户理解如何在Matlab中处理数据，包括数据的导入、归一化、划分训练集和测试集等。 5. 模型性能评估：程序在命令窗口输出了多项性能指标，包括平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、均方根误差预测值（RMSEP）、决定系数（R^2）、残差预测偏差（RPD）和平均绝对百分比误差（MAPE）。这些指标帮助用户评估回归模型的性能。用户需要熟悉如何计算和解读这些指标。 6. 文件使用：资源中的文件包括图表文件（NGO-BiLSTM1.png等），这些可能包含了网络结构的可视化、性能指标的图表，或是算法流程图。在分析和理解程序运行结果时，这些图表将非常有用。 7. 代码执行与结果获取：用户需要将程序和数据放在同一个文件夹中，并在Matlab环境下执行MainNGOBiLSTMNN.m文件。通过观察命令窗口的输出，用户可以得到模型的性能评估结果。 通过以上知识点，用户可以更深入地理解和运用Matlab来实现NGO优化BiLSTM模型进行多输入单输出的回归预测任务。这对于学习和研究相关领域的算法优化和机器学习模型搭建具有重要意义。