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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、原理介绍：
四、完整程序下载：
一、程序及算法内容介绍：
基本内容：
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本代码基于Matlab平台编译，将PSO(粒子群算法)与Bi-LSTM(双向长短期记忆神经网络)结合，进行多输入数据分类预测。(多变量分类预测，个数可自行指定)
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输入训练的数据包含12个特征，1个响应值，即通过12个输入值预测1个输出值。（数据导入后自动归一化，提升泛化性）
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通过PSO算法优化Bi-LSTM的学习率、神经元个数参数，记录下最优的网络参数作为后续的应用网络。
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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
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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：
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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
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直接运行Main函数即可看到所有结果，使用便捷
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编程习惯良好，程序主体标准化，逻辑清晰，方便阅读代码
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所有数据均采用Excel格式输入，替换数据方便，适合懒人选手
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出图详细、丰富、美观，可直观查看运行效果
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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、原理介绍：
粒子群优化算法的基本思想是将潜在解表示为“粒子”，这些粒子在搜索空间中移动。每个粒子都有一个位置和速度，位置表示当前解，速度决定了粒子在下一次迭代中的移动方向和距离。算法的核心在于粒子之间的信息交流和更新机制。粒子群优化算法的主要步骤如下：
1. 粒子与群体
在PSO中，潜在解被表示为“粒子”，每个粒子在搜索空间中有一个位置和速度。粒子的位置代表当前的解，而速度则决定了粒子在下一次迭代中如何移动。多个粒子组成一个群体，通过相互之间的信息交流来寻找最优解。
2. 适应度评估
每个粒子在其当前位置上评估适应度，适应度值反映了该解的优劣。算法通过比较粒子的适应度值来更新个体最优解和全局最优解。
3. 信息共享与更新
粒子会记录自己找到的最佳位置（个体最优），同时也会关注整个群体中找到的最佳位置（全局最优）。在每次迭代中，粒子会根据自身的最佳位置和全局最佳位置来调整自己的速度和位置。这种信息共享机制使得粒子能够在搜索空间中更有效地移动。
4. 迭代过程
算法通过多次迭代来不断更新粒子的位置和速度。每次迭代后，粒子会根据新的适应度值更新个体最优和全局最优，进而调整其运动方向和速度。这个过程持续进行，直到满足停止条件，例如达到最大迭代次数或找到足够好的解。
5. 自适应调整
在实际应用中，粒子群优化算法的参数（如粒子数量、惯性权重和学习因子）可以根据具体问题进行调整，以提高算法的性能和收敛速度。
四、完整程序下载：
