回归预测 | MATLAB实现MPA-BiGRU海洋捕食者算法优化双向门控循环单元多输入单输出回归预测（多指标，多图）
效果一览
基本介绍
MPA-BiGRU海洋捕食者算法优化双向门控循环单元的数据多变量回归/时间序列预测 可直接运行 Matlab语言
1.多变量单输出模型，也可替换为时间序列单列输入预测。评价指标包括:R2、MAE、RMSE和MAPE等，图很多，包括迭代曲线图、预测效果图，可完全满足您的需求～
2.海洋捕食者算法是近年提出的优化算法，具有寻优能力强，收敛速度快等特点，用的人还很少，也可替换为NGO、GOA等优化算法。
3.优化算法优化深度学习类模型运行较慢属正常现象，请耐心等待～
4.附赠测试数据 直接替换数据即可用 直接运行main一键出图 适合新手小白～
程序设计
- 完整源码和数据获取方式：私信回复PSO-SDAE粒子群优化堆叠去噪自编码器多输入单输出回归预测（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);
%% 仿真测试
t_sim1 = sim(net, p_train);
t_sim2 = sim(net, p_test);
%% 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)])
参考资料
[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718