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，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，方便学习和替换数据。
模型特点
- 灰狼算法优化：采用灰狼算法（GWO）对LSTM模型的参数进行优化，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，全面评估模型性能。
- 高质量代码：代码结构清晰，注释详细，易于理解和修改。
使用方法
- 数据准备：准备你的数据集，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，使用灰狼算法优化LSTM模型参数。
- 模型评估：使用提供的评价指标对模型进行评估，分析模型的预测性能。
- 模型应用：根据需要替换数据或调整模型参数，应用于实际预测任务。
注意事项
- 确保数据集的质量和完整性，避免数据缺失或异常值对模型性能的影响。
- 根据实际任务调整模型参数，如LSTM的层数、神经元数量等。
- 在实际应用中，建议进行交叉验证以确保模型的泛化能力。
贡献
欢迎对本仓库进行贡献，包括但不限于代码优化、新功能开发、文档完善等。请提交Pull Request或Issue进行讨论。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。