回归预测 | MATLAB实ZOA-LSTM基于斑马优化算法优化长短期记忆神经网络的多输入单输出数据回归预测模型（多指标，多图）

效果一览

基本介绍

1.回归预测 | MATLAB实ZOA-LSTM基于斑马优化算法优化长短期记忆神经网络的多输入单输出数据回归预测模型（多指标，多图）（多指标，多图）。出图包括迭代曲线图、预测效果图等等。
2.matlab 版本要求2020b及以上版本程序已调试好可以直接运行(数据直接在Excel中替换)优化参数为核参数。
3.直接替换Excel数据即可用，注释清晰，适合新手小白[火]
4.附赠示例数据，直接运行main文件一键出图[灯泡]评价指标包括:R2、MAE、MSE、MAPE、RMSE等，图很多。

程序设计

完整源码和数据获取方式：私信回复MATLAB实ZOA-LSTM基于斑马优化算法优化长短期记忆神经网络的多输入单输出数据回归预测模型（多指标，多图）。

%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行

%%  导入数据
res = xlsread('data.xlsx');

%%  划分训练集和测试集
temp = randperm(103);

P_train = res(temp(1: 80), 1: 7)';
T_train = res(temp(1: 80), 8)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(temp(81: end), 1: 7)';
T_test = res(temp(81: end), 8)';
N = size(P_test, 2);

%%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);

[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);





%%  数据反归一化
T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim1, ps_output);
T_sim2 = mapminmax('reverse', t_sim2, ps_output);

%%  均方根误差
error1 = sqrt(sum((T_sim1 - T_train).^2) ./ M);
error2 = sqrt(sum((T_sim2 - T_test ).^2) ./ N);



%%  相关指标计算
% 决定系数 R2
R1 = 1 - norm(T_train - T_sim1)^2 / norm(T_train - mean(T_train))^2;
R2 = 1 - norm(T_test -  T_sim2)^2 / norm(T_test -  mean(T_test ))^2;

disp(['训练集数据的R2为：', num2str(R1)])
disp(['测试集数据的R2为：', num2str(R2)])

% 平均绝对误差 MAE
mae1 = sum(abs(T_sim1 - T_train)) ./ M ;
mae2 = sum(abs(T_sim2 - T_test )) ./ N ;

disp(['训练集数据的MAE为：', num2str(mae1)])
disp(['测试集数据的MAE为：', num2str(mae2)])

% 平均相对误差 MBE
mbe1 = sum(T_sim1 - T_train) ./ M ;
mbe2 = sum(T_sim2 - T_test ) ./ N ;

disp(['训练集数据的MBE为：', num2str(mbe1)])
disp(['测试集数据的MBE为：', num2str(mbe2)])