QRBiTCN双向时间卷积神经网络分位数回归时间序列区间预测模型（Matlab完整源码和数据）
1.Matlab实现基于QRBiTCN双向时间卷积神经网络分位数回归时间序列区间预测模型；
2.多图输出、多指标输出(MAE、MAPE、RMSE、MSE、R2、区间覆盖率、区间平均宽度百分比)，单变量时序预测，含不同置信区间图；
3.data为数据集，用过去一段时间的变量，预测下一时刻，适用于负荷预测、风速预测等；main为主程序，其余为函数文件，无需运行；代码质量高，注释清楚；
4.作者介绍：机器学习之心，博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。
QRTCN时间卷积神经网络分位数回归时间序列区间预测模型（Matlab完整源码和数据）
1.Matlab实现基于QRTCN时间卷积神经网络分位数回归时间序列区间预测模型；
2.多图输出、多指标输出(MAE、MAPE、RMSE、MSE、R2、区间覆盖率、区间平均宽度百分比)，单变量时序预测，含不同置信区间图；
3.data为数据集，用过去一段时间的变量，预测下一时刻，适用于负荷预测、风速预测等；main为主程序，其余为函数文件，无需运行；代码质量高，注释清楚；
4.作者介绍：机器学习之心，博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。
【锂电池剩余寿命预测】Transformer-BiGRU锂电池剩余寿命预测（Matlab完整源码和数据）
1.【锂电池剩余寿命预测】Transformer-BiGRU锂电池剩余寿命预测（Matlab完整源码和数据）
2.数据集：NASA数据集，已经处理好，B0005电池训练、B0006测试；
3.环境准备：Matlab2023b，可读性强；
4.模型描述：Transformer-BiGRU在各种各样的问题上表现非常出色，现在被广泛使用。
5.领域描述：近年来，随着锂离子电池的能量密度、功率密度逐渐提升，其安全性能与剩余使用寿命预测变得愈发重要。本代码实现了Transformer-BiGRU在该领域的应用。
6.作者介绍：机器学习之心，博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。
【锂电池剩余寿命预测】Transformer-GRU锂电池剩余寿命预测（Matlab完整源码和数据）
1.【锂电池剩余寿命预测】Transformer-GRU锂电池剩余寿命预测（Matlab完整源码和数据）
2.数据集：NASA数据集，已经处理好，B0005电池训练、B0006测试；
3.环境准备：Matlab2023b，可读性强；
4.模型描述：Transformer-GRU在各种各样的问题上表现非常出色，现在被广泛使用。
5.领域描述：近年来，随着锂离子电池的能量密度、功率密度逐渐提升，其安全性能与剩余使用寿命预测变得愈发重要。本代码实现了Transformer-GRU在该领域的应用。
6.作者介绍：机器学习之心，博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。
【锂电池剩余寿命预测】Transformer-BiLSTM锂电池剩余寿命预测（Matlab完整源码和数据）
1.【锂电池剩余寿命预测】Transformer-BiLSTM锂电池剩余寿命预测（Matlab完整源码和数据）
2.数据集：NASA数据集，已经处理好，B0005电池训练、B0006测试；
3.环境准备：Matlab2023b，可读性强；
4.模型描述：Transformer-BiLSTM在各种各样的问题上表现非常出色，现在被广泛使用。
5.领域描述：近年来，随着锂离子电池的能量密度、功率密度逐渐提升，其安全性能与剩余使用寿命预测变得愈发重要。本代码实现了Transformer-BiLSTM在该领域的应用。
6.作者介绍：机器学习之心，博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。
【锂电池剩余寿命预测】Transformer-LSTM锂电池剩余寿命预测（Matlab完整源码和数据）
1.【锂电池剩余寿命预测】Transformer-LSTM锂电池剩余寿命预测（Matlab完整源码和数据）
2.数据集：NASA数据集，已经处理好，B0005电池训练、B0006测试；
3.环境准备：Matlab2023b，可读性强；
4.模型描述：Transformer-LSTM在各种各样的问题上表现非常出色，现在被广泛使用。
5.领域描述：近年来，随着锂离子电池的能量密度、功率密度逐渐提升，其安全性能与剩余使用寿命预测变得愈发重要。本代码实现了Transformer-LSTM在该领域的应用。
6.作者介绍：机器学习之心，博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。
【锂电池剩余寿命预测】Transformer锂电池剩余寿命预测（Matlab完整源码和数据）
1.【锂电池剩余寿命预测】Transformer锂电池剩余寿命预测（Matlab完整源码和数据）
2.数据集：NASA数据集，已经处理好，B0005电池训练、B0006测试；
3.环境准备：Matlab2023b，可读性强；
4.模型描述：Transformer在各种各样的问题上表现非常出色，现在被广泛使用。
5.领域描述：近年来，随着锂离子电池的能量密度、功率密度逐渐提升，其安全性能与剩余使用寿命预测变得愈发重要。本代码实现了Transformer在该领域的应用。
6.作者介绍：机器学习之心，博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。
【锂电池剩余寿命预测】ALO-SVR蚁狮算法优化支持向量机锂电池剩余寿命预测（Matlab完整源码和数据）
1.【锂电池剩余寿命预测】ALO-SVR蚁狮算法优化支持向量机锂电池剩余寿命预测（Matlab完整源码和数据）
2.数据集：NASA数据集，已经处理好，B0005电池训练、测试；
3.环境准备：Matlab2023b，可读性强；
4.模型描述：ALO-SVR蚁狮算法优化支持向量机在各种各样的问题上表现非常出色，现在被广泛使用。
5.领域描述：近年来，随着锂离子电池的能量密度、功率密度逐渐提升，其安全性能与剩余使用寿命预测变得愈发重要。本代码实现了ALO-SVR蚁狮算法优化支持向量机在该领域的应用。
6.作者介绍：机器学习之心，博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。
【锂电池剩余寿命预测】BiGRU双向门控循环单元锂电池剩余寿命预测（Matlab完整源码和数据
1.【锂电池剩余寿命预测】BiGRU双向门控循环单元锂电池剩余寿命预测（Matlab完整源码和数据）
2.数据集：NASA数据集，已经处理好，B0005电池训练、测试；
3.环境准备：Matlab2023b，可读性强；
4.模型描述：BiGRU双向门控循环单元在各种各样的问题上表现非常出色，现在被广泛使用。
5.领域描述：近年来，随着锂离子电池的能量密度、功率密度逐渐提升，其安全性能与剩余使用寿命预测变得愈发重要。本代码实现了BiGRU双向门控循环单元在该领域的应用。
6.作者介绍：机器学习之心，博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。
【锂电池剩余寿命预测】BiLSTM双向长短期记忆神经网络锂电池剩余寿命预测（Matlab完整源码和数据）
1.【锂电池剩余寿命预测】BiLSTM双向长短期记忆神经网络锂电池剩余寿命预测（Matlab完整源码和数据）
2.数据集：NASA数据集，已经处理好，B0005电池训练、测试；
3.环境准备：Matlab2023b，可读性强；
4.模型描述：BiLSTM双向长短期记忆神经网络在各种各样的问题上表现非常出色，现在被广泛使用。
5.领域描述：近年来，随着锂离子电池的能量密度、功率密度逐渐提升，其安全性能与剩余使用寿命预测变得愈发重要。本代码实现了BiLSTM神经网络在该领域的应用。
6.作者介绍：机器学习之心，博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。
【锂电池剩余寿命预测】GRU门控循环单元锂电池剩余寿命预测（Matlab完整源码和数据）
1.【锂电池剩余寿命预测】GRU门控循环单元锂电池剩余寿命预测（Matlab完整源码和数据）
2.数据集：NASA数据集，已经处理好，B0005电池训练、测试；
3.环境准备：Matlab2023b，可读性强；
4.模型描述：GRU门控循环单元在各种各样的问题上表现非常出色，现在被广泛使用。
5.领域描述：近年来，随着锂离子电池的能量密度、功率密度逐渐提升，其安全性能与剩余使用寿命预测变得愈发重要。本代码实现了GRU门控循环单元在该领域的应用。
6.作者介绍：机器学习之心，博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。
【锂电池剩余寿命预测】LSTM长短期记忆神经网络锂电池剩余寿命预测（Matlab完整源码和数据）
1.【锂电池剩余寿命预测】LSTM长短期记忆神经网络锂电池剩余寿命预测（Matlab完整源码和数据）
2.数据集：NASA数据集，已经处理好，B0005电池训练、测试；
3.环境准备：Matlab2023b，可读性强；
4.模型描述：LSTM神经网络在各种各样的问题上表现非常出色，现在被广泛使用。
5.领域描述：近年来，随着锂离子电池的能量密度、功率密度逐渐提升，其安全性能与剩余使用寿命预测变得愈发重要。本代码实现了LSTM神经网络在该领域的应用。
6.作者介绍：机器学习之心，博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。
NASA数据集锂电池容量特征提取（Matlab完整源码和数据）
NASA数据集锂电池容量特征提取（Matlab完整源码和数据）
作者介绍：机器学习之心，博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。
【锂电池剩余寿命预测】BP神经网络锂电池剩余寿命预测（Matlab完整源码和数据）
1.【锂电池剩余寿命预测】BP神经网络锂电池剩余寿命预测（Matlab完整源码和数据）
2.数据集：NASA数据集，已经处理好，B0005电池训练、B0006测试；
3.环境准备：Matlab2023b，可读性强；
4.模型描述：BP神经网络在各种各样的问题上表现非常出色，现在被广泛使用。
5.领域描述：近年来，随着锂离子电池的能量密度、功率密度逐渐提升，其安全性能与剩余使用寿命预测变得愈发重要。本代码实现了BP神经网络在该领域的应用。
6.作者介绍：机器学习之心，博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。
Matlab实现GRU-Attention-Adaboost多输入单输出时间序列预测（完整源码和数据）
1.Matlab实现GRU-Attention-Adaboost多输入单输出时间序列预测（完整源码和数据）（完整源码和数据），风电功率预测。
2.excel数据，方便替换，运行环境matlab2023b及以上。
3.程序语言为matlab。
4.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。
5.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。
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Matlab实现BiLSTM-Attention-Adaboost多输入单输出时间序列预测（完整源码和数据）
1.Matlab实现BiLSTM-Attention-Adaboost多输入单输出时间序列预测（完整源码和数据）（完整源码和数据），风电功率预测。
2.excel数据，方便替换，运行环境matlab2023b及以上。
3.程序语言为matlab。
4.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。
5.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。
6.作者介绍：机器学习之心，博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。
Matlab实现LSTM-Attention-Adaboost多输入单输出时间序列预测（完整源码和数据）
1.Matlab实现LSTM-Attention-Adaboost多输入单输出时间序列预测（完整源码和数据），风电功率预测。
2.excel数据，方便替换，运行环境matlab2023b及以上。
3.程序语言为matlab。
4.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。
5.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。
6.作者介绍：机器学习之心，博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。
Matlab实现CNN-GRU多输入单输出时间序列预测（完整源码和数据）
1.Matlab实现CNN-GRU多输入单输出时间序列预测（完整源码和数据），风电功率预测。
2.excel数据，方便替换，运行环境matlab2023b及以上。
3.程序语言为matlab。
4.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。
5.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。
6.作者介绍：机器学习之心，博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。
Matlab实现CNN-BiLSTM多输入单输出时间序列预测（完整源码和数据）
1.Matlab实现CNN-BiLSTM多输入单输出时间序列预测（完整源码和数据），风电功率预测。
2.excel数据，方便替换，运行环境matlab2023b及以上。
3.程序语言为matlab。
4.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。
5.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。
6.作者介绍：机器学习之心，博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。
Matlab实现CNN-LSTM多输入单输出时间序列预测（完整源码和数据）
1.Matlab实现CNN-LSTM多输入单输出时间序列预测（完整源码和数据），风电功率预测。
2.excel数据，方便替换，运行环境matlab2023b及以上。
3.程序语言为matlab。
4.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。
5.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。
6.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+。
Matlab实现BiTCN-GRU多输入单输出时间序列预测（完整源码和数据）
1.Matlab实现BiTCN-GRU多输入单输出时间序列预测（完整源码和数据），风电功率预测。
2.excel数据，方便替换，运行环境matlab2023b及以上。
3.程序语言为matlab。
4.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。
5.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。
6.作者介绍：机器学习之心，博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。
Matlab实现BiTCN-BiLSTM多输入单输出时间序列预测（完整源码和数据）
1.Matlab实现BiTCN-BiLSTM多输入单输出时间序列预测（完整源码和数据），风电功率预测。
2.excel数据，方便替换，运行环境matlab2023b及以上。
3.程序语言为matlab。
4.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。
5.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。
6.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+。
R对称点模式(symmetric dot pattern, SDP)一维序列信号转二维时频图象（Matlab完整源码和数据）
数据转换 | Matlab基于R对称点模式(symmetric dot pattern, SDP)一维序列信号转二维时频图象（Matlab完整源码和数据）
SDP常被用于信号分析和深度学习模式识别。
SDP是一种基于极坐标系的图像表示方法，可以直接将原始信号转换为镜像对称雪花图像，实现简单，计算量小，且对噪声鲁棒。模式之间的识别和区分与信号之间的幅度和频率差异直接相关。
1.内含滑动窗口，可自定义窗口长度和步长划分数据样本，一键转换所有样本为时频图像。
2.图象循环导出到单独文件夹，图像格式.png，图像格式可以更改。
3.程序有详细注释，可以轻松编辑和替换自己的数据。
4.直接替换数据就可以使用，不需要对程序大幅修改。
对称点图(SDP)图像表示方法能够准确地表达信号的变化，在工业设备故障诊断、能源系统、水利，气象，交通时间序列分析中得到广泛应用。
CPO-BP冠豪猪优化算法优化BP神经网络多输入多输出预测（Matlab完整源码和数据）
Matlab实现CPO-BP冠豪猪优化算法优化BP神经网络多输入多输出预测（Matlab完整源码和数据）
1.data为数据集，10个输入特征，3个输出变量。
2.main.m为主程序文件。
3.命令窗口输出MBE、MAE和R2，可在下载区获取数据和程序内容。
4.附赠案例数据可直接运行，一键出图～
注意程序和数据放在一个文件夹，运行环境为Matlab2023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：机器学习之心，博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信
数据挖掘的页岩气井产能数据
数据挖掘的页岩气井产能数据
SSA麻雀算法+KAN+Transformer时间序列预测（Python代码和数据）
1.SSA麻雀算法+KAN+Transformer时间序列预测（Python代码和数据）
2.数据集：时间序列预测；
3.环境准备：推荐使用python3.9版本，tensorflow2.15版本；
4.模型描述：SSA麻雀算法+KAN+Transformer时间序列预测。
5.领域描述：KAN模型。
6.作者介绍：机器学习之心，博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。
TCN-BiLSTM-Attention多变量多步预测，光伏功率预测（Matlab完整源码和数据)
1.TCN-BiLSTM-Attention时间卷积神经网络双向长短期记忆神经网络融合注意力机制多变量多步预测，光伏功率预测（Matlab完整源码和数据)
2.输出预测图、误差图、R2、MAE、MSE、RMSE等评价指标，运行环境Matlab2023及以上。
3.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。
4.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。
5.作者介绍：机器学习之心，博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。
TCN-LSTM-Attention多变量多步预测，光伏功率预测（Matlab完整源码和数据)
1.TCN-LSTM-Attention时间卷积神经网络长短期记忆神经网络融合注意力机制多变量多步预测，光伏功率预测（Matlab完整源码和数据)
2.输出预测图、误差图、R2、MAE、MSE、RMSE等评价指标，运行环境Matlab2023及以上。
3.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。
4.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。
5.作者介绍：机器学习之心，博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。
TCN-GRU-Attention多变量多步预测，光伏功率预测（Matlab完整源码和数据)
1.TCN-GRU-Attention时间卷积神经网络门控循环单元融合注意力机制多变量多步预测，光伏功率预测（Matlab完整源码和数据)
2.输出预测图、误差图、R2、MAE、MSE、RMSE等评价指标，运行环境Matlab2023及以上。
3.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。
4.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。
5.作者介绍：机器学习之心，博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。
TCN-BiGRU-Attention多变量多步预测，光伏功率预测（Matlab完整源码和数据)
1.TCN-BiGRU-Attention时间卷积神经网络双向门控循环单元融合注意力机制多变量多步预测，光伏功率预测（Matlab完整源码和数据)
2.输出预测图、误差图、R2、MAE、MSE、RMSE等评价指标，运行环境Matlab2023及以上。
3.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。
4.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。
5.作者介绍：机器学习之心，博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。
Transformer多变量多步预测，光伏功率预测（Matlab完整源码和数据)
1.Transformer多变量多步预测，光伏功率预测（Matlab完整源码和数据)
2.输出预测图、误差图、R2、MAE、MSE、RMSE等评价指标，运行环境Matlab2023及以上。
3.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。
4.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。
5.作者介绍：机器学习之心，博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。
TCN-BiGRU时间卷积神经网络双向门控循环单元多变量多步预测，光伏功率预测（Matlab完整源码和数据)
1.TCN-BiGRU时间卷积神经网络双向门控循环单元多变量多步预测，光伏功率预测（Matlab完整源码和数据)
2.输出预测图、误差图、R2、MAE、MSE、RMSE等评价指标，运行环境Matlab2023及以上。
3.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。
4.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。
5.作者介绍：机器学习之心，博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。
TCN-BiLSTM时间卷积神经网络双向长短期记忆神经网络多变量多步预测，光伏功率预测（Matlab完整源码和数据)
1.TCN-BiLSTM时间卷积神经网络双向长短期记忆神经网络多变量多步预测，光伏功率预测（Matlab完整源码和数据)
2.输出预测图、误差图、R2、MAE、MSE、RMSE等评价指标，运行环境Matlab2023及以上。
3.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。
4.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。
5.作者介绍：机器学习之心，博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。
TCN-LSTM时间卷积神经网络长短期记忆神经网络多变量多步预测，光伏功率预测（Matlab完整源码和数据)
1.TCN-LSTM时间卷积神经网络长短期记忆神经网络多变量多步预测，光伏功率预测（Matlab完整源码和数据)
2.输出预测图、误差图、R2、MAE、MSE、RMSE等评价指标，运行环境Matlab2023及以上。
3.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。
4.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。
5.作者介绍：机器学习之心，博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。
TCN-GRU时间卷积神经网络门控循环单元多变量多步预测，光伏功率预测（Matlab完整源码和数据)
1.TCN-GRU时间卷积神经网络门控循环单元多变量多步预测，光伏功率预测（Matlab完整源码和数据)
2.输出预测图、误差图、R2、MAE、MSE、RMSE等评价指标，运行环境Matlab2023及以上。
3.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。
4.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。
5.作者介绍：机器学习之心，博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。
CNN-GRU-Attention多变量多步预测，光伏功率预测（Matlab完整源码和数据)
1.CNN-GRU-Attention卷积神经网络门控循环单元融合注意力机制多变量多步预测，光伏功率预测（Matlab完整源码和数据)
2.输出预测图、误差图、R2、MAE、MAPE、MSE、RMSE等评价指标，运行环境Matlab2023及以上。
3.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。
4.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。
5.作者介绍：机器学习之心，博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。
CNN-LSTM-Attention多变量多步预测，光伏功率预测（Matlab完整源码和数据)
1.CNN-LSTMU-Attention卷积神经网络长短期记忆神经网络融合注意力机制多变量多步预测，光伏功率预测（Matlab完整源码和数据)
2.输出预测图、误差图、R2、MAE、MAPE、MSE、RMSE等评价指标，运行环境Matlab2023及以上。
3.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。
4.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。
5.作者介绍：机器学习之心，博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。
CNN-BiLSTM-Attention多变量多步预测，光伏功率预测（Matlab完整源码和数据)
1.CNN-BiLSTMU-Attention卷积神经网络双向长短期记忆神经网络融合注意力机制多变量多步预测，光伏功率预测（Matlab完整源码和数据)
2.输出预测图、误差图、R2、MAE、MAPE、MSE、RMSE等评价指标，运行环境Matlab2023及以上。
3.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。
4.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。
5.作者介绍：机器学习之心，博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。
CNN-BiGRU-Attention多变量多步预测，光伏功率预测（Matlab完整源码和数据)
1.CNN-BiGRU-Attention卷积神经网络双向门控循环单元融合注意力机制多变量多步预测，光伏功率预测（Matlab完整源码和数据)
2.输出预测图、误差图、R2、MAE、MAPE、MSE、RMSE等评价指标，运行环境Matlab2023及以上。
3.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。
4.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。
5.作者介绍：机器学习之心，博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。
【无人机三维路径规划】基于CPO冠豪猪优化算法的无人机三维路径规划Maltab完整源码
1.【无人机三维路径规划】基于CPO冠豪猪优化算法的无人机三维路径规划Maltab完整源码
2.冠豪猪优化算法（Crested Porcupine Optimizer, CPO）是一种新型元启发式算法，其灵感来源于冠豪猪的防御机制（如视觉、声音、气味和物理攻击）或觅食行为。算法通过模拟群体中个体间的信息共享、协作探索与竞争机制，实现对复杂优化问题的求解。
3.无人机三维路径规划目标优化：需优化路径长度，需处理地形障碍物，并满足无人机物理约束。
4.CPO算法凭借其全局搜索能力和快速收敛特性，为无人机三维路径规划提供了高效解决方案。通过合理建模多目标函数、结合三维环境表示技术，CPO在复杂地形避障、动态路径调整等场景中展现出显著优势。未来，算法与感知技术、硬件加速的深度结合将进一步拓展其应用边界。
5.机器学习之心，博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。
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