粒子群算法优化LSTM回归预测模型
简介
本仓库提供了一个基于粒子群算法（PSO）优化长短期记忆神经网络（LSTM）的数据回归预测模型。该模型适用于多输入单输出的回归预测任务，并提供了多种评价指标，包括R²、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。代码质量极高，方便用户学习和替换数据进行实验。
模型特点
- 粒子群算法优化：采用粒子群算法（PSO）对LSTM模型的超参数进行优化，提升模型的预测性能。
- 多输入单输出：适用于多输入变量到单输出变量的回归预测任务。
- 多种评价指标：提供R²、MAE、MSE、RMSE和MAPE等多种评价指标，全面评估模型的预测效果。
- 高质量代码：代码结构清晰，注释详细，方便用户理解和修改。
使用方法
- 数据准备：将你的数据集准备好，确保数据格式符合模型的输入要求。
- 模型训练：运行代码进行模型训练，PSO算法将自动优化LSTM模型的超参数。
- 模型评估：训练完成后，使用提供的评价指标对模型进行评估，查看预测效果。
- 结果分析：根据评估结果，分析模型的性能，并根据需要调整数据或模型参数。
评价指标
- R²：决定系数，衡量模型对数据的拟合程度。
- MAE：平均绝对误差，衡量预测值与实际值之间的平均绝对差异。
- MSE：均方误差，衡量预测值与实际值之间的平方差异的平均值。
- RMSE：均方根误差，MSE的平方根，衡量预测值与实际值之间的标准差。
- MAPE：平均绝对百分比误差，衡量预测值与实际值之间的平均百分比差异。
注意事项
- 请确保数据集的质量和格式符合模型的输入要求。
- 在训练过程中，可以根据实际情况调整PSO算法的参数，以获得更好的优化效果。
- 模型训练可能需要一定的时间，具体时间取决于数据集的大小和计算资源的性能。
贡献
欢迎大家提出改进建议或贡献代码，共同完善这个模型。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。