GWO-CNN-BiLSTM多输入回归预测|灰狼群算法优化的卷积-双向长短期神经网络|Matlab

一、程序及算法内容介绍：

基本内容：

亮点与优势：

二、实际运行效果：

三、算法介绍：

四、完整程序下载：

一、程序及算法内容介绍：

基本内容：

本代码基于Matlab平台编译，将GWO(灰狼群算法)与CNN(卷积神经网络)-Bi-LSTM（双向-长短期记忆神经网络）结合，进行多输入数据回归预测
输入训练的数据包含7个特征，1个响应值，即通过7个输入值预测1个输出值（多变量回归预测，可自行制定个数）
归一化训练数据，提升网络泛化性
通过WOA算法优化CNN-Bi-LSTM网络的学习率、卷积核个数、神经元个数参数，记录下最优的网络参数
迭代计算过程中，自动显示优化进度条，实时查看程序运行进展情况
自动输出多种多样的的误差评价指标，自动输出大量实验效果图片

亮点与优势：

注释详细，几乎每一关键行都有注释说明，适合小白起步学习
直接运行Main函数即可看到所有结果，使用便捷
编程习惯良好，程序主体标准化，逻辑清晰，方便阅读代码
所有数据均采用Excel格式输入，替换数据方便，适合懒人选手
出图详细、丰富、美观，可直观查看运行效果
附带详细的说明文档（下图），其内容包括：算法原理+使用方法说明

二、实际运行效果：

三、算法介绍：

灰狼群优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）是一种基于自然界灰狼群行为的启发式优化算法，该算法模拟了灰狼群中的社会行为，包括捕食、追逐和领导力等，通过模拟这些行为来优化解空间中的问题。在GWO中，每个解都表示为一只灰狼，而灰狼之间的位置和行为受到群体中个体的相互影响。通过模拟灰狼群的行为，算法能够在解空间中搜索并找到最优解。灰狼群优化算法的实施流程通常包括以下步骤：

初始化群体：随机生成一定数量的灰狼个体作为初始解。
确定适应度函数：根据问题的特性确定适应度函数，用于评估每个解的优劣程度。
更新灰狼位置：根据灰狼的行为规则更新每只灰狼的位置。通常包括捕食、追逐和群体领导等行为。通过更新位置来搜索解空间。
计算适应度：根据新位置计算每个解的适应度值。
更新Alpha、Beta和Delta：根据适应度值更新群体中的Alpha、Beta和Delta灰狼。其中Alpha是适应度最高的灰狼，Beta是次高，Delta是第三高。
判断终止条件：判断是否满足终止条件，如达到最大迭代次数或者满足一定的收敛条件。
输出结果：输出最优解或者最优解的适应度值。