遗传算法优化LSTM回归预测模型

简介

本资源文件提供了一个基于遗传算法（GA）优化长短期记忆网络（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，通过遗传算法对LSTM网络的参数进行优化，以提高预测精度。

模型特点

• 遗传算法优化：采用遗传算法对LSTM网络的参数进行优化，提升模型的预测性能。
• 多输入单输出：适用于多输入变量到一个输出变量的回归预测任务。
• 评价指标：模型评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，全面评估模型的预测效果。
• 代码质量高：代码结构清晰，注释详细，方便学习和替换数据。

使用说明

1. 数据准备：准备多输入单输出的数据集，确保数据格式符合模型要求。
2. 模型训练：运行代码进行模型训练，遗传算法将自动优化LSTM网络的参数。
3. 模型评估：使用提供的评价指标对模型进行评估，查看预测效果。
4. 模型应用：根据需要替换数据，进行新的回归预测任务。

注意事项

• 确保数据集的质量和格式符合要求，以获得最佳的预测效果。
• 根据实际需求调整遗传算法和LSTM网络的参数，以优化模型性能。

贡献

欢迎对本资源文件进行改进和扩展，提出问题或建议，共同提升模型的性能和应用范围。