灰狼算法优化LSTM回归预测模型
资源描述
本仓库提供了一个基于灰狼算法（GWO）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，评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。代码质量极高，方便学习和替换数据。
模型特点
- 灰狼算法（GWO）优化：利用灰狼算法对LSTM网络的超参数进行优化，提升模型的预测性能。
- 长短期记忆神经网络（LSTM）：LSTM网络能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，适用于复杂的时间序列预测任务。
- 多输入单输出模型：支持多个输入特征，输出单个预测值，适用于多种回归预测场景。
- 评价指标全面：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，易于理解和修改，适合学习和二次开发。
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：运行训练脚本，模型将自动进行灰狼算法优化和LSTM网络训练。
- 模型评估：训练完成后，可以查看模型的评价指标，评估模型的预测效果。
- 预测：使用训练好的模型进行预测，输出预测结果。
注意事项
- 请确保数据集的质量和格式符合要求，否则可能会影响模型的训练效果。
- 可以根据实际需求调整模型的超参数，以获得更好的预测效果。
贡献
欢迎大家提出改进建议和贡献代码，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。