SCI算法!发文首选!参数优化下的BiLSTM-KAN模型回归预测,Python代码

news2024/9/8 23:30:59

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        KAN是2024年最新的算法,是近期非常热门的一个模型。当前对该算法的应用是非常少的,因此该算法是我们写论文的最佳选择。

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        同时,为进一步加强创新,小当家推出LVY-BiLSTM-KAN。其中,常青藤优化算法(IVY)是元启发式算法领域的最新研究,出版日期2024年7月8日。快来尝尝鲜,早用早发文!!!

代码及参考文献获取见文末

输入数据

        输入数据为共享单车数据集,部分数据如下所示。格式为多输入单输出,如果要替换成自己的数据也是非常方便的,把数据复制到示例数据表格中,最后一列为输出即可。

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实验展示

        首先通过标准化特征和目标数据,并将其转换为三维输入格式,然后将数据划分为训练集和测试集,以便于后续模型训练和评估。

# 标准化数据
scaler_X = StandardScaler()
X_scaled = scaler_X.fit_transform(X)
scaler_y = StandardScaler()
y_scaled = scaler_y.fit_transform(y.values.reshape(-1, 1))
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y_scaled, test_size=0.2, random_state=42)

然后设置:

# 是否进行参数优化 (yes/no)
choice = 'yes'

        该收敛图展示了使用常青藤优化算法(LVY)对BiLSTM-KAN模型进行参数优化的效果。从图中可以看到,最优适应度值在初始几次迭代中迅速下降,显示出算法在初期具有快找到较优解的能力。最终,从第30次迭代起,算法已基本收敛,找到了相对最优的参数组合。

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        下面几张图显示了使用LVY-BiLSTM-KAN模型进行预测的结果。第一张图展示了模型预测值与真实值的对比,显示出两者高度吻合;第二张图中,预测值与真实值接近于对角线y=x,进一步验证了模型的准确性;第三张图则是误差的直方图,显示误差主要集中在零附近,平均误差为3.40,表明模型的预测误差较小,精度较高。

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代码获取

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