回归预测 | Python基于ALO-BiGRU蚁狮优化算法优化双向BiGRU多变量回归预测+适应度曲线+多个评价指标

发布时间:2024年01月21日

效果一览

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基本介绍

ALO算法是Mirjalili于2015提出的一种新型元启发式群智能算法。由于引入了随机游走、轮盘赌策略及精英策略,使得 ALO 算法成为一种种群多样、寻优性能强、调节参数少、易于实现的搜索技术 python代码
优化参数:filter,unints1,units2,学习率
1、输入为多变量,输出为单变量
2、python程序
3、数据更换简单:更改excel文件读取路径
4、优化参数:神经元个数,学习率,批次大小
5、适应度函数曲线绘制
6、输出最佳参数取值
7、多个评价指标,并绘制对比图

程序设计

  • 完整程序和数据获取方式:私信博主回复Python基于ALO-BiGRU蚁狮优化算法优化双向BiGRU多变量回归预测+适应度曲线+多个评价指标

参考资料

[1] http://t.csdn.cn/pCWSp
[2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm=1001.2014.3001.5501
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm=1001.2014.3001.5501

文章来源:https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/135734436
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