使用WOA优化LSTM的初始学习率、隐含层单元数、迭代次数、最小包尺寸数 训练环境：Matlab2017-2022，gpu或cpu可设置 程序员不骗程序员，亲测有效，全网最低价，帮助科研，节省时间，提供数据加以实操

使用PSO优化LSTM的初始学习率、隐含层单元数、迭代次数、最小包尺寸数 训练环境：Matlab2017-2022，gpu或cpu可设置 程序员不骗程序员，亲测有效，全网最低价，帮助科研，节省时间

使用GWO优化LSTM的初始学习率、隐含层单元数、迭代次数、最小包尺寸数 训练环境：Matlab2017-2022，gpu或cpu可设置 程序员不骗程序员，亲测有效，全网最低价，帮助科研，节省时间

pytorch利用LSTM实现对股票进行多变量多步预测

内容概要： 1、对收集到测井数据进行去除异常值、插值、标准化、独热编码等数据预处理，分别得到预测储层物性的回归数据及识别储层含油气性的分类数据。 2、为了预测储层物性孔隙度，分别构建了BP神经网络和长短期记忆神经网络，并对该网络的隐含层数、学习率衰退因子和RMSE等关键指标进行对比分析及网络拟合度检测。此外，采用留一法交叉验证将单个井作为测试集，其余不包含该井的测井数据作为训练集，以此来分析单个井的孔隙度预测结果。 3、为了识别储层含油气性，分别构建了BP神经网络和循环神经网络（LSTM及Bi-LSTM），并利用混淆矩阵、ROC曲线及AUC面积来衡量以上分类模型的性能。 适用方向：统计学和神经网络方向案例分析 其他说明：附件包含预处理后的数据、BP和LSTM回归模型代码、BP和LSTM和Bi-LSTM分类模型代码，以及所有的分析结果图，并附上完整报告。 测井数据；BP神经网络；循环神经网络；留一法交叉验证；Matlab

MATLAB语言实现的LSTM长短期记忆神经网络模型

1.文件含所有代码以及保存数据，代码含有部分注释。 2.时间序列预测，验证集评价指标为rmse、MAE、MAPE、R2计算值 3.本文的运行效果如下，不同的案例数据，不同优化参数效果是不一样，有问题提供免费咨询和售后服务。 4.使用版本为matlab2020a，低于该版本的打开代码会出现乱码，属于正常现象，私聊会进行解决，高于此版本不会出现问题。 5.不同电脑、不同版本的运算结果会出现不同，因为采取随机算子。 %% LSTM结构参数 options = trainingOptions('adam', ... % adam优化算法 自适应学习率 'MaxEpochs',500,...% 最大迭代次数 'MiniBatchSize',10, ...%最小批处理数量 'GradientThreshold',1, ...%防止梯度爆炸 'InitialLearnRate',0.005, ...% 初始学习率 'LearnRateSchedule','piecewise', ... 'LearnRateDropPeriod',125, ...%125次后学习率下降

资源包含文件：设计报告word+项目源码及数据 本文使用Keras框架搭建对于中文商品评论的情感分析模型。训练 2 个 epoch 后在测试集上的准确率为 90.42%。 preprocess.py 数据预处理 models.py 模型定义 train.py 训练模型 predict.py 模型推理 对于文本的预处理包括标识化处理、移除停用词和标点符号、移除英文和数字、序列对齐等。 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/125665844

通过Long Short-Term Memory长短期记忆网络处理时间序列缺失值问题。

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