WOA-LSTM多输入单输出回归预测实例（基于MATLAB实现）

双向 LSTM 加 AdaBoost 的组合，用在回归预测上还挺有意思的。这个资源是用 MATLAB 写的，流程比较完整，从数据、模型构建到训练评估一步步走得蛮细。数据是多输入单输出，挺适合拿来做时间序列的，比如你想预测股票、气温这类带时间顺序的变量，用这个模型思路基本能打。 模型核心是BiLSTM-AdaBoost，前面用BiLSTM挖掘序列特征，后面加AdaBoost提升回归效果。你可以理解成前面是负责“看懂趋势”，后面是负责“修正误差”。训练过程里的参数调节和可视化部分也写得还不错，尤其对新手来说挺友好。 它还带了完整的.mat数据和源代码，不用自己折腾数据生成。而且注释比较清晰，能直接

改进算法优化神经网络这种事，玩过的人都知道，靠手动调参数那叫一个折磨。GA-APSO-IBP的组合，用起来就挺顺手。它把遗传算法和粒子群这两个老朋友结合在一起，还专门优化了双层 BP 神经网络的权重和偏置，预测效果比普通 BP 靠谱多了。 项目里还带了个GUI 界面，你不用改代码也能点点鼠标搞训练、看结果，省心不少。而且整体代码结构清晰，从环境配置到训练再到可视化输出，都有，适合你快速上手。 比如你做时间序列预测或者想试试改进神经网络算法，这个项目挺合适。它就是给那种已经会点 MATLAB、又想让模型更聪明的人准备的。像是预测电价、气象、销量那类多输入的回归问题，都能试一试。 我建议你看看这个

MATLAB BP 神经网络预测程序优化这篇文章挺有意思的。它主要了如何用 BP 神经网络做预测，重点是多输入多输出的。对于需要用到神经网络的研究人员来说，这篇文章的代码实现值得参考，尤其是在数据预、训练测试和反向传播算法优化上。程序的优化性能蛮强的，可以高效地大规模数据集，并且预测精度也高。你如果是想做数据或预测建模，看看这篇文章中的具体实现，应该能对你有，尤其是在精度提升和效率优化方面。如果你正好遇到类似的需求，尝试一下文中的优化方法，应该会带来不错的效果。

在无约束条件下，这是一个用Matlab编写的MPC模型预测控制程序，实现多变量多输入多输出的控制。

这是关于BP神经网络在多输入多输出问题下的Matlab程序示例，附带Excel表格和Matlab代码。

介绍了如何使用LSTM模型处理多步单变量输入和输出的数据。实验证明，该方法在实际应用中非常有效。

介绍了如何使用LSTM模型在matlab环境下进行时间序列数据预测的具体实现方法。

输入输出函数的灵活用法，能让模型和外部数据文件打通，数据换了都不用改模型，省事多了。像@file('1_2.txt')这种写法，直接把文本文件拉进模型，嗯，挺方便的。尤其是在做那种数据量大的仓库运输问题，结构清晰、改动小，还容易调试。例子也比较实用，能看懂也能上手，适合新手也适合老炮儿参考一波。

光伏功率预测新方法：EMD-KPCA-LSTM 模型 为了提高光伏功率预测精度，保障电力系统稳定运行，本项目提出了一种结合经验模态分解 (EMD)、核主成分分析 (KPCA) 和长短期记忆神经网络 (LSTM) 的新型预测模型。 模型亮点 多因素分析: 模型充分考虑了影响光伏输出功率的四种环境因素。 非线性特征提取: 利用 EMD 分解环境因素序列，获取不同时间尺度上的数据信号变化，降低序列非平稳性。 降维与去冗余: 采用 KPCA 提取特征序列的关键影响因子，消除原始序列的相关性和冗余性，降低模型输入维度。 动态时间建模: 使用 LSTM 网络对多变量特征序列进行动态时间建模，实现