Matlab实现PSO-BiLSTM粒子群算法优化双向长短期记忆神经网络的数据多输入分类预测（完整源码和数据)

1.基于粒子群算法优化双向长短期记忆网络(BiLSTM)分类预测，PSO-BiLSTM多特征输入模型； 2.优化参数为：学习率，隐含层节点，正则化参数。 3.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 4.程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图，运行环境matlab2020b及以上。 5.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 6.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 7.作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python算法仿真工作8年；擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验，更多仿真源码、数据集定制私信+。