SSA-BiLSTM与BiLSTM优化神经网络在Matlab中的多输入回归预测对比

资源摘要信息:"本资源提供了使用Matlab语言实现的一种基于SSA（麻雀搜索算法）优化的BiLSTM（双向长短期记忆）神经网络模型，用于多输入单输出（MISO）回归预测任务。具体来说，资源包含两个主要的神经网络实现，即SSA-BiLSTM和BiLSTM，以及利用麻雀算法对这两个网络的隐含层节点、训练次数与学习率进行优化。以下是详细的知识点分析。 1. Matlab编程基础：Matlab是一种高级编程语言，广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发等领域。本资源要求使用者具备Matlab的基本编程能力，能够理解并运行Matlab脚本文件。 2. 神经网络基础：神经网络是一种模拟人类大脑神经元工作方式的计算模型，常用于解决分类和回归问题。本资源中使用的BiLSTM是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），能够处理序列数据，并通过其双向结构捕捉前后文信息，提高预测的准确性。 3. SSA（麻雀搜索算法）：SSA是一种模拟麻雀群体觅食行为的优化算法。它将麻雀群体分成不同的等级，如发现者、加入者、警戒者等，并通过这些角色的相互转换来模拟自然界中麻雀的觅食和逃避天敌的行为。在优化过程中，SSA算法用来动态调整神经网络的参数，如隐含层节点数、训练次数和学习率，以达到提高网络性能的目的。 4. 多输入单输出（MISO）回归预测：这是一种回归分析模型，其中模型接收多个输入变量（特征），并输出单一连续值。本资源中，神经网络模型使用7个特征作为输入，并预测一个输出变量。这种模型适用于时间序列预测、金融市场分析、天气预测等多种应用场景。 5. 性能评估指标：在回归分析中，常用的性能评估指标包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）。资源中提到的MAPE和RMSE将通过命令窗口输出，用于衡量模型预测性能的好坏。 6. 环境要求：本资源需要在Matlab 2018或更高版本的环境中运行。用户需要按照资源中的说明依次运行BiLSTMNN、SSABiLSTMNN和CDMNN三个主程序，以及其它提供的函数文件。所有程序和数据集（data）应放在同一文件夹中。 7. 文件结构说明：提供的压缩包文件名为'SSA-BiLSTM_BiLSTMNN.zip'，解压后用户可找到完整的源码和数据集。源码中可能包含了神经网络模型的构建、训练和测试代码，以及麻雀算法的实现代码。数据集用于提供输入特征和实际输出值，以训练和评估模型。 总结来说，本资源为用户提供了一套完整的工具和数据，用于实现和测试使用SSA算法优化的BiLSTM神经网络模型，在多输入单输出回归预测任务中的应用。通过这种优化，用户可以探索和研究如何通过智能算法提升传统神经网络模型的性能。"