SO-CNN-SVM蛇群算法优化卷积神经网络-支持向量机多变量回归预测（Matlab完整源码和数据）
1.SO-CNN-SVM蛇群算法优化卷积神经网络-支持向量机的多变量回归预测 可直接运行Matlab;
2.评价指标包括: R2、MAE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。要求2021版本及以上。
3.蛇群算法优化的参数为:CNN的批处理大小、学习率、正则化系数，能够避免人工选取参数的盲目性，有效提高其预测精度。
4.main.m为主程序，其他为函数文件，无需运行，data为数据，多输入单输出，数据回归预测，输入7个特征，输出1个变量，直接替换Excel数据即可用!注释清晰，适合新手小白~
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。
BiTCN-SVM双向时间卷积神经网络结合支持向量机单变量单步时序预测（Matlab完整源码和数据）
1.BiTCN-SVM双向时间卷积神经网络结合支持向量机单变量单步时序预测（Matlab完整源码和数据）
2.数据集为excel;
3.运行环境matlab2023b及以上；
4.领域描述：风速预测是指通过建立数学模型，以风速的历史数据为输入，预测风速未来一段时间内的输出。
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。
BiTCN-BiGRU双向时间卷积神经网络结合双向门控循环单元单变量单步时序预测（Matlab完整源码和数据）
1.BiTCN-BiGRU双向时间卷积神经网络结合双向门控循环单元单变量单步时序预测（Matlab完整源码和数据）
2.数据集为excel;
3.运行环境matlab2023b及以上；
4.领域描述：风速预测是指通过建立数学模型，以风速的历史数据为输入，预测风速未来一段时间内的输出。
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。
BiTCN-GRU双向时间卷积神经网络结合门控循环单元单变量单步时序预测（Matlab完整源码和数据）
1.BiTCN-GRU双向时间卷积神经网络结合门控循环单元单变量单步时序预测（Matlab完整源码和数据）
2.数据集为excel;
3.运行环境matlab2023b及以上；
4.领域描述：风速预测是指通过建立数学模型，以风速的历史数据为输入，预测风速未来一段时间内的输出。
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。
POA-CNN-SVM鹈鹕算法优化卷积神经网络-支持向量机多变量回归预测（Matlab完整源码和数据）
1.POA-CNN-SVM鹈鹕算法优化卷积神经网络-支持向量机的多变量回归预测 可直接运行Matlab;
2.评价指标包括: R2、MAE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。要求2021版本及以上。
3.鹈鹕算法POA优化的参数为:CNN的批处理大小、学习率、正则化系数，能够避免人工选取参数的盲目性，有效提高其预测精度。
4.main.m为主程序，其他为函数文件，无需运行，data为数据，多输入单输出，数据回归预测，输入7个特征，输出1个变量，直接替换Excel数据即可用!注释清晰，适合新手小白~
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。
RIME-CNN-SVM霜冰优化算法优化卷积神经网络-支持向量机多变量回归预测（Matlab完整源码和数据）
1.RIME-CNN-SVM霜冰优化算法优化卷积神经网络-支持向量机的多变量回归预测 可直接运行Matlab;
2.评价指标包括: R2、MAE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。要求2021版本及以上。
3.23年新算法霜冰优化算法RIME优化的参数为:CNN的批处理大小、学习率、正则化系数，能够避免人工选取参数的盲目性，有效提高其预测精度。
4.main.m为主程序，其他为函数文件，无需运行，data为数据，多输入单输出，数据回归预测，输入7个特征，输出1个变量，直接替换Excel数据即可用!注释清晰，适合新手小白~
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。
GOOSE-VMD大鹅算法(GOOSE)-VMD变分模态分解（Matlab完整源码和数据)
1.MATLAB实现实现GOOSE-VMD大鹅算法(GOOSE)-VMD变分模态分解（Matlab完整源码和数据) 优化vmd中的参数k、a，分解效果好，适合作为创新点。
2.包含VMD超参数优化迭代过程图，凸显每次迭代过程的变化。
3.附赠案例数据可直接运行matlab程序。
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。
CPO-VMD冠状豪猪算法(CPO)-VMD变分模态分解（Matlab完整源码和数据)
1.MATLAB实现实现CPO-VMD冠状豪猪算法(CPO)-VMD变分模态分解（Matlab完整源码和数据) 优化vmd中的参数k、a，分解效果好，适合作为创新点。
2.包含VMD超参数优化迭代过程图，凸显每次迭代过程的变化。
3.附赠案例数据可直接运行matlab程序。
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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BKA-VMD黑翅鸢算法(BKA)-VMD变分模态分解（Matlab完整源码和数据)
1.MATLAB实现实现BKA-VMD黑翅鸢算法(BKA)-VMD变分模态分解（Matlab完整源码和数据) 优化vmd中的参数k、a，分解效果好，适合作为创新点。
2.包含VMD超参数优化迭代过程图，凸显每次迭代过程的变化。
3.附赠案例数据可直接运行matlab程序。
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。
GWO-VMD灰狼算法(GWO)-VMD变分模态分解（Matlab完整源码和数据)
1.MATLAB实现实现GWO-VMD灰狼算法(GWO)-VMD变分模态分解（Matlab完整源码和数据) 优化vmd中的参数k、a，分解效果好，适合作为创新点。
2.包含VMD超参数优化迭代过程图，凸显每次迭代过程的变化。
3.附赠案例数据可直接运行matlab程序。
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。
HLOA-VMD角蜥蜴(HLOA)-VMD变分模态分解（Matlab完整源码和数据)
1.MATLAB实现实现HLOA-VMD角蜥蜴(HLOA)-VMD变分模态分解（Matlab完整源码和数据) 优化vmd中的参数k、a，分解效果好，适合作为创新点。
2.包含VMD超参数优化迭代过程图，凸显每次迭代过程的变化。
3.附赠案例数据可直接运行matlab程序。
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。
工艺参数优化、工程设计优化，Elman神经网络+NSGAII多目标优化算法（Matlab完整源码和数据）
1.Elman神经网络+NSGAII多目标优化算法（Matlab完整源码和数据）
多目标优化是指在优化问题中同时考虑多个目标的优化过程。在多目标优化中，通常存在多个冲突的目标，即改善一个目标可能会导致另一个目标的恶化。因此，多目标优化的目标是找到一组解，这组解在多个目标下都是最优的，而不是仅仅优化单一目标。
2.先通过Elman封装因变量(y1 y2 y3 y4）与自变量(x1 x2 x3 x4 x5）代理模型，再通过nsga2寻找y极值（y1极大;y2 y3 y4极小），并给出对应的x1 x2 x3 x4 x5Pareto解集。
3.data为数据集，5个输入特征，4个输出变量，NSGAII算法寻极值，求出极值时(max y1; min y2;min y3;min y4)的自变量x1,x2,x3,x4,x5。
4.main1.m为Elman神经网络主程序文件、main2.m为NSGAII多目标优化算法主程序文件，依次运行即可，其余为函数文件，无需运行。
5.命令窗口输出R2、MAE、MBE、MAPE、RMSE等评价指标，输出预测对比图、误差分析图、多目标优化算法求解Pareto解集图，可在下载区获取数据和程序内容。
6.适合工艺参数优化、工程设计优化等最优特征组合领域。
BP神经网络+NSGAII多目标优化算法工艺参数优化、工程设计优化（Matlab完整源码和数据）
1.BP神经网络+NSGAII多目标优化算法（Matlab完整源码和数据）
多目标优化是指在优化问题中同时考虑多个目标的优化过程。在多目标优化中，通常存在多个冲突的目标，即改善一个目标可能会导致另一个目标的恶化。因此，多目标优化的目标是找到一组解，这组解在多个目标下都是最优的，而不是仅仅优化单一目标。
2.先通过BP封装因变量(y1 y2 y3 y4）与自变量(x1 x2 x3 x4 x5）代理模型，再通过nsga2寻找y极值（y1极大;y2 y3 y4极小），并给出对应的x1 x2 x3 x4 x5Pareto解集。
3.data为数据集，5个输入特征，4个输出变量，NSGAII算法寻极值，求出极值时(max y1; min y2;min y3;min y4)的自变量x1,x2,x3,x4,x5。
4.main1.m为BP神经网络主程序文件、main2.m为NSGAII多目标优化算法主程序文件，依次运行即可，其余为函数文件，无需运行。
5.命令窗口输出R2、MAE、MBE、MAPE、RMSE等评价指标，输出预测对比图、误差分析图、多目标优化算法求解Pareto解集图，可在下载区获取数据和程序内容。
6.适合工艺参数优化、工程设计优化等最优特征组合领域。
GJO-VMD金豹算法(GJO)-VMD变分模态分解（Matlab完整源码和数据)
1.MATLAB实现实现GJO-VMD金豹算法(GJO)-VMD变分模态分解（Matlab完整源码和数据) 优化vmd中的参数k、a，分解效果好，适合作为创新点。
2.包含VMD超参数优化迭代过程图，凸显每次迭代过程的变化。
3.附赠案例数据可直接运行matlab程序。
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。
SSA-VMD麻雀算法(SSA)-VMD变分模态分解（Matlab完整源码和数据)
1.MATLAB实现实现SSA-VMD麻雀算法(SSA)-VMD变分模态分解（Matlab完整源码和数据) 优化vmd中的参数k、a，分解效果好，适合作为创新点。
2.包含VMD超参数优化迭代过程图，凸显每次迭代过程的变化。
3.附赠案例数据可直接运行matlab程序。
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。
基于SVMD-SCSSA-MCKD振动信号分析的早期微弱故障诊断MATLAB完整代码和数据
一个基于SVMD-SCSSA-MCKD振动信号分析的早期微弱故障诊断MATLAB代码，SVMD为连续模态分解算法，SCSSA为改进麻雀算法，MCKD为最大相关峭度解卷积。
主要流程为：SVMD信号分解 → IMF分量筛选 → 信号重构 → SCSSA优化MCKD参数 → 故障特征提取
关键技术组合：
SVMD：改进的变分模态分解，解决模态混叠
峭度-相关系数：双重指标确保筛选质量
SCSSA：改进的麻雀搜索算法，全局优化
MCKD：最大相关峭度解卷积，增强周期性冲击
运行环境：MATLAB R2020b或更高版本
特点优势：
自适应参数优化，减少人工调参
双重指标筛选IMF，提高重构质量
适用于机械故障诊断
自动化程度高，便于工程应用
CDO-VMD切尔诺贝利灾难优化器(CDO)-VMD变分模态分解（Matlab完整源码和数据)
1.MATLAB实现实现CDO-VMD切尔诺贝利灾难优化器(CDO)-VMD变分模态分解（Matlab完整源码和数据) 优化vmd中的参数k、a，分解效果好，适合作为创新点。
2.包含VMD超参数优化迭代过程图，凸显每次迭代过程的变化。
3.附赠案例数据可直接运行matlab程序。
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。
SCSO-VMD沙猫算法(SCSO)-VMD变分模态分解（Matlab完整源码和数据)
1.MATLAB实现实现SCSO-VMD沙猫算法(SCSO)-VMD变分模态分解（Matlab完整源码和数据) 优化vmd中的参数k、a，分解效果好，适合作为创新点。
2.包含VMD超参数优化迭代过程图，凸显每次迭代过程的变化。
3.附赠案例数据可直接运行matlab程序。
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。
RIME-VMD霜冰算法(RIME)-VMD变分模态分解（Matlab完整源码和数据)
1.MATLAB实现实现RIME-VMD霜冰算法(RIME)-VMD变分模态分解（Matlab完整源码和数据) 优化vmd中的参数k、a，分解效果好，适合作为创新点。
2.包含VMD超参数优化迭代过程图，凸显每次迭代过程的变化。
3.附赠案例数据可直接运行matlab程序。
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。
OCSSA-VMD-Transformer-Adaboost特征提取+编码器+集成学习轴承故障诊断（MATLAB完整源码和数据）
总体思路
先用OCSSA-VMD提取西储大学轴承诊断数据特征，进而基于Transformer-Adaboost进行故障诊断。其中OCSSA-VMD为减融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法优化变分模态分解参数，选取四种适应度函数进行优化，以此确定VMD的最佳k和α参数。四种适应度函数分别是：最小包络熵，最小样本熵，最小信息熵，最小排列熵。代码中可以一键切换
基本介绍
1.Matlab实现OCSSA-VMD-Transformer-Adaboost特征提取+编码器+集成学习轴承故障诊断，运行环境Matlab2023b及以上。
2.数据为西储大学轴承诊断数据，可在附件下载数据和程序内容。
3.图很多，包括分类效果图，混淆矩阵图。
4.按照步骤依次运行main系列主程序即可一键出图，注意程序和数据放在一个文件夹，运行环境为Matlab2023b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。可在下载区获取数据和程序内容。
6.输入多个特征，分10类，分类效果如下。
原文链接：https://hmlhml.blog.youkuaiyun.com/article/details/153793010?spm=1001.2014.3001.5502
PSO-BiLSTM回归+SHAP分析+多输出+新数据预测！Matlab完整代码和数据
经典粒子群优化算法PSO-BiLSTM回归+SHAP分析+多输出+新数据预测！Matlab代码实现，主要用于多输入多输出的回归预测任务。以下是详细分析：
主要功能
• 智能优化BiLSTM超参数：使用PSO算法优化BiLSTM的隐藏层神经元数和初始学习率
• 多输出回归预测：支持多个输出变量的同时预测
• 模型性能对比：比较优化前后BiLSTM模型的预测精度
• 可视化分析：提供丰富的图表展示预测结果和性能指标
• 特征重要性分析：计算SHAP值分析特征贡献度
算法步骤
数据预处理 → 2. PSO超参数优化 → 3. BiLSTM模型训练 →
预测与反归一化 → 5. 性能评估 → 6. 可视化展示
技术路线
核心算法组合：
• PSO（粒子群优化）：超参数寻优
• BiLSTM（双向长短期记忆网络）：序列数据建模
• 混沌映射：PSO初始化增强（Tent、Chebyshev等9种映射）
数据处理：
• Min-Max归一化（0-1范围）
• 训练集/测试集划分（80%/20%）
• 数据打乱选项
PSO-GRU回归+SHAP分析+多输出+新数据预测！Matlab完整代码和数据
经典粒子群优化算法PSO-GRU回归+SHAP分析+多输出+新数据预测！Matlab代码实现，主要用于多输入多输出的回归预测任务。以下是详细分析：
主要功能
• 智能优化GRU超参数：使用PSO算法优化GRU的隐藏层神经元数和初始学习率
• 多输出回归预测：支持多个输出变量的同时预测
• 模型性能对比：比较优化前后GRU模型的预测精度
• 可视化分析：提供丰富的图表展示预测结果和性能指标
• 特征重要性分析：计算SHAP值分析特征贡献度
算法步骤
数据预处理 → 2. PSO超参数优化 → 3. GRU模型训练 →
预测与反归一化 → 5. 性能评估 → 6. 可视化展示
技术路线
核心算法组合：
• PSO（粒子群优化）：超参数寻优
• GRU（门控循环单元）：序列数据建模
• 混沌映射：PSO初始化增强（Tent、Chebyshev等9种映射）
数据处理：
• Min-Max归一化（0-1范围）
• 训练集/测试集划分（80%/20%）
• 数据打乱选项
PSO-XGBoost回归预测+特征贡献SHAP分析+新数据预测，Matlab完整代码和数据
基于MATLAB的XGBoost回归预测+SHAP分析+新数据预测，主要功能包括：
• 智能优化XGBoost超参数：使用PSO算法优化树的数量和最大深度
• 模型性能对比：比较优化前后XGBoost的性能差异
• 特征重要性分析：通过SHAP值解释模型预测
• 多维度可视化：提供雷达图、拟合图、误差分析等丰富图表
• 新数据预测：支持对新输入数据进行预测
PSO优化：
使用PSO算法寻找最优参数组合。粒子群算法(PSO)属于群智能算法的一种，是通过模拟鸟群捕食行为设计的。
软件要求：
• MATLAB2020B（主要运行环境）
PSO-LSTM回归+SHAP分析+多输出+新数据预测！Matlab完整代码和数据
经典粒子群优化算法PSO-LSTM回归+SHAP分析+多输出+新数据预测！Matlab代码实现，主要用于多输入多输出的回归预测任务。以下是详细分析：
1.主要功能
智能优化LSTM超参数：使用PSO算法优化LSTM的隐藏层神经元数和初始学习率
多输出回归预测：支持多个输出变量的同时预测
模型性能对比：比较优化前后LSTM模型的预测精度
可视化分析：提供丰富的图表展示预测结果和性能指标
特征重要性分析：计算SHAP值分析特征贡献度
2.核心算法组合：
PSO（粒子群优化）：超参数寻优
LSTM（长短期记忆网络）：序列数据建模
混沌映射：PSO初始化增强（Tent、Chebyshev等9种映射）
3.运行环境
平台：MATLAB2020b及以上
CPO-XGBoost回归预测+特征贡献SHAP分析+新数据预测，Matlab完整代码和数据
基于MATLAB的XGBoost回归预测+SHAP分析+新数据预测，主要功能包括：
• 智能优化XGBoost超参数：使用CPO算法优化树的数量和最大深度
• 模型性能对比：比较优化前后XGBoost的性能差异
• 特征重要性分析：通过SHAP值解释模型预测
• 多维度可视化：提供雷达图、拟合图、误差分析等丰富图表
• 新数据预测：支持对新输入数据进行预测
CPO优化：
使用CPO算法寻找最优参数组合。冠豪猪优化器(Crested Porcupine Optimizer, CPO)是一种新型的元启发式算法（智能优化算法），该成果由Abdel-Basset等人于2024年1月发表在中科院1区SCI期刊Knowledge-Based Systems上。
软件要求：
• MATLAB2020B（主要运行环境）
NGO-VMD北方苍鹰算法优化变分模态分解+皮尔逊系数+小波阈值降噪+信号重构，MATLAB完整代码和数据
NGO-VMD北方苍鹰算法优化变分模态分解+皮尔逊系数+小波阈值降噪+信号重构，MATLAB完整代码和数据
优化层：NGO算法自适应寻找VMD最优参数
分解层：VMD将信号分解为多个本征模态函数(IMF)
筛选层：基于皮尔逊相关系数筛选有效分量
降噪层：小波阈值处理噪声分量
重构层：信号恢复与质量评估
该代码特别适用于非平稳、非线性信号的精细化分析和特征提取，在工程诊断和科学研究中具有广泛的应用价值。
KOA-XGBoost回归预测+特征贡献SHAP分析+新数据预测，Matlab完整代码和数据
1. 代码主要功能
MATLAB2020B（主要运行环境）
这是一个基于MATLAB的KOA-XGBoost回归+SHAP分析+新数据预测，主要功能包括：
智能优化XGBoost超参数：使用KOA算法优化树的数量和最大深度
模型性能对比：比较优化前后XGBoost的性能差异
特征重要性分析：通过SHAP值解释模型预测
多维度可视化：提供雷达图、拟合图、误差分析等丰富图表
新数据预测：支持对新输入数据进行预测
2. 算法步骤
主流程：
数据预处理：归一化、训练测试集划分
超参数优化：使用KOA算法寻找最优参数组合
模型训练：用优化参数训练XGBoost模型
预测与评估：计算各项性能指标
特征解释：计算SHAP值分析特征重要性
结果可视化：生成多种对比图表
开普勒优化算法Kepler Optimization Algorithm，KOA是一种基于物理学的元启发式算法，它受到开普勒行星运动定律的启发，可以预测行星在任何给定时间的位置和速度。在KOA中，每个行星及其位置都是一个候选解，它在优化过程中随机更新，相对于迄今为止最好的解(Sun)。KOA允许对搜索空间进行更有效的探索和利用，因为候选解(行星)在不同时间表现出与太阳不同的情况。2023年发表在Knowledge-Based Systems。
NRBO-XGBoost回归预测+特征贡献SHAP分析+新数据预测，Matlab完整代码和数据
1. 代码主要功能
这是一个基于MATLAB的XGBoost回归预测与优化系统，主要功能包括：
智能优化XGBoost超参数：使用NRBO算法优化树的数量和最大深度
模型性能对比：比较优化前后XGBoost的性能差异
特征重要性分析：通过SHAP值解释模型预测
多维度可视化：提供雷达图、拟合图、误差分析等丰富图表
新数据预测：支持对新输入数据进行预测
2. 算法步骤
主流程：
数据预处理：归一化、训练测试集划分
超参数优化：使用NRBO算法寻找最优参数组合
模型训练：用优化参数训练XGBoost模型
预测与评估：计算各项性能指标
特征解释：计算SHAP值分析特征重要性
结果可视化：生成多种对比图表
SHAP值计算：
对每个样本和特征，计算所有特征子集的边际贡献
基于Shapley值公式加权平均
生成蜂群图和重要性条形图
RBF神经网络分类预测+特征贡献SHAP分析，Matlab完整代码和数据
代码主要功能
RBF径向基神经网络分类预测+特征贡献SHAP分析+特征依赖图！机器学习可解释分析，Matlab代码实现，该MATLAB代码实现了一个基于RBF径向基神经网络的分类模型，并集成了SHAP可解释性分析框架。主要功能包括：
1. 数据预处理：数据打乱、分层划分训练/测试集、归一化处理
2. 神经网络建模：构建RBF径向基神经网络分类模型
3. 模型评估：计算分类准确率、绘制预测结果对比图、生成混淆矩阵
4. 可解释性分析：计算SHAP值、绘制特征重要性图、依赖关系图等可解释性图表
GRNN广义回归神经网络分类预测+特征贡献SHAP分析，Matlab完整代码和数据
GRNN广义回归神经网络分类预测+特征贡献SHAP分析，Matlab完整代码和数据
代码主要功能
GRNN广义回归神经网络分类预测+特征贡献SHAP分析+特征依赖图！机器学习可解释分析，Matlab代码实现，该MATLAB代码实现了一个基于GRNN广义回归神经网络的分类模型，并集成了SHAP可解释性分析框架。主要功能包括：
1. 数据预处理：数据打乱、分层划分训练/测试集、归一化处理
2. 神经网络建模：构建GRNN广义回归神经网络分类模型
3. 模型评估：计算分类准确率、绘制预测结果对比图、生成混淆矩阵
4. 可解释性分析：计算SHAP值、绘制特征重要性图、依赖关系图等可解释性图表
SVM-Adaboost支持向量机结合Adaboost故障诊断（Matlab完整源码和数据）
1.SVM-Adaboost支持向量机结合Adaboost故障诊断（Matlab完整源码和数据）
2.西储大学轴承故障诊断数据集，数据已经处理好；
3.滚动轴承作为机械设备中的核心部件，其运行状态直接影响整个系统的性能与可靠性。
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。
RF-Adaboost随机森林结合Adaboost故障诊断（Matlab完整源码和数据）
1.RF-Adaboost随机森林结合Adaboost故障诊断（Matlab完整源码和数据）
2.西储大学轴承故障诊断数据集，数据已经处理好；
3.滚动轴承作为机械设备中的核心部件，其运行状态直接影响整个系统的性能与可靠性。
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。
ELM-Adaboost极限学习机结合Adaboost故障诊断（Matlab完整源码和数据）
1.ELM-Adaboost故障诊断（Matlab完整源码和数据）
2.西储大学轴承故障诊断数据集，数据已经处理好；
3.滚动轴承作为机械设备中的核心部件，其运行状态直接影响整个系统的性能与可靠性。
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。
SVM支持向量机分类预测+SHAP分析+特征依赖图，Matlab完整代码和数据
代码功能分析，运行环境Matlab2020b及以上
SVM支持向量机分类预测+特征贡献SHAP分析+特征依赖图！机器学习可解释分析，Matlab代码实现
数据预处理与SVM建模：
1. 数据准备
清空环境变量、关闭图窗
从Excel导入数据集（数据集.xlsx）
分析数据维度（类别数/特征数/样本数）
随机打乱数据集（可选）
2. 分层划分数据集
按类别分层抽样（确保训练/测试集的类别分布一致）
70%训练集 + 30%测试集
3. 数据预处理
特征归一化：mapminmax函数归一化至[0,1]区间
数据转置（适配SVM输入格式）
4. SVM建模与评估
使用RBF核函数（-t 2）
参数设置：惩罚因子c=10，核参数g=0.05
训练模型：svmtrain() （LIBSVM工具箱）
预测与评估：计算训练/测试集准确率
可视化：预测结果对比图 + 混淆矩阵
SHAP可解释性：
1. SHAP值计算
使用测试集样本计算SHAP值
参考值：训练集特征均值
核心函数：自定义Shapley值计算
2. 可视化解释
摘要图：特征重要性 + 特征值与SHAP值关系
条形图：特征重要性排名
依赖图：单个特征值与SHAP值关系
BP神经网络分类预测+特征贡献SHAP分析+特征依赖图，Matlab完整代码和数据
BP神经网络分类预测+特征贡献SHAP分析+特征依赖图，Matlab完整代码和数据
代码主要功能
BP神经网络分类预测+特征贡献SHAP分析+特征依赖图！机器学习可解释分析，Matlab代码实现，该MATLAB代码实现了一个基于BP神经网络（贝叶斯正则化）的分类模型，并集成了SHAP可解释性分析框架。主要功能包括：
1. 数据预处理：数据打乱、分层划分训练/测试集、归一化处理
2. 神经网络建模：构建带贝叶斯正则化的BP分类模型
3. 模型评估：计算分类准确率、绘制预测结果对比图、生成混淆矩阵
4. 可解释性分析：计算SHAP值、绘制特征重要性图、依赖关系图等可解释性图表
算法步骤
1. 数据准备阶段
导入Excel数据集（最后一列为类别标签）
分析数据维度（特征数/类别数/样本数）
随机打乱数据集
按类别分层抽样（70%训练集，30%测试集）
2. 神经网络建模
数据归一化（mapminmax）
标签向量化（ind2vec）
创建网络：单隐藏层15节点（newff）
设置贝叶斯正则化训练（trainbr）
参数配置：100轮次/1e-6目标误差/0.01学习率
3. 模型验证
• 训练集&测试集预测（sim）
• 结果向量转索引（vec2ind）
• 计算分类准确率
• 绘制预测结果对比曲线
• 生成混淆矩阵（confusionchart）
4. SHAP可解释性分析
• 选择测试样本（默认全量）
• 计算参考值（训练集均值）
• 逐样本计算SHAP值（shapley_1）
• 可视化分析：
• SHAP摘要图（特征贡献分布）
• 特征重要性条形图（平均|SHAP|）
• 特征依赖图（特征值-SHAP值关系）
Bayes/BO-CNN-BiLSTM、CNN-BiLSTM、BiLSTM贝叶斯优化三模型多变量回归预测Matlab完整源码和数据
主要功能，运行环境MATLAB2023b
• 多模型回归预测：实现BiLSTM、CNN-BiLSTM和贝叶斯优化的CNN-BiLSTM三种模型
• 自动化超参数优化：使用贝叶斯优化算法自动寻找最佳网络参数
• 综合性能评估：通过多种可视化图表和指标全面评估模型性能
算法步骤
数据预处理
数据导入与清洗
训练集/测试集划分(70%/30%)
数据归一化(mapminmax)
数据格式重塑(适应网络输入)
模型构建与训练
BiLSTM模型：
• 输入层 → BiLSTM层(64单元) → ReLU → 全连接层 → 回归层
CNN-BiLSTM模型：
• 序列折叠 → 2D卷积(16,32个滤波器) → ReLU → 序列反折叠 → BiLSTM(5单元) → 全连接
BO-CNN-BiLSTM模型：
• 使用贝叶斯优化确定：隐藏单元数、学习率、L2正则化系数
3. 模型评估与可视化
• 损失函数曲线
• 预测结果对比图
• 误差分析图
• 多种性能图表(雷达图、罗盘图、柱状图等)
Bayes/BO-CNN-LSTM、CNN-LSTM、LSTM三模型多变量回归预测Matlab完整源码和数据
主要功能
多模型回归预测：实现LSTM、CNN-LSTM和贝叶斯优化的CNN-LSTM三种模型
自动化超参数优化：使用贝叶斯优化算法自动寻找最佳网络参数
综合性能评估：通过多种可视化图表和指标全面评估模型性能
运行环境MATLAB2023B
算法步骤
1. 数据预处理
- 数据导入与清洗
- 训练集/测试集划分(70%/30%)
- 数据归一化(mapminmax)
- 数据格式重塑(适应网络输入)
2. 模型构建与训练
LSTM模型：
输入层 → LSTM层(64单元) → ReLU → 全连接层 → 回归层
CNN-LSTM模型：
序列折叠 → 2D卷积(16,32个滤波器) → ReLU → 序列反折叠 → LSTM(5单元) → 全连接
BO-CNN-LSTM模型：
使用贝叶斯优化确定：隐藏单元数、学习率、L2正则化系数
3. 模型评估与可视化
损失函数曲线
预测结果对比图
误差分析图
多种性能图表(雷达图、罗盘图、柱状图等)
Bayes/BO-CNN-GRU、CNN-GRU、GRU三模型多变量回归预测Matlab完整源码和数据
Bayes/BO-CNN-GRU、CNN-GRU、GRU三模型多变量回归预测Matlab完整源码和数据，运行环境MATLAB2023b及以上。
基于 MATLAB 的深度学习回归预测项目，集成了多种神经网络模型并进行性能比较。以下是对代码的详细分析：
主要功能
• 多模型回归预测：实现GRU、CNN-GRU和贝叶斯优化的CNN-GRU三种模型
• 自动化超参数优化：使用贝叶斯优化算法自动寻找最佳网络参数
• 综合性能评估：通过多种可视化图表和指标全面评估模型性能
算法步骤
数据预处理
数据导入与清洗
训练集/测试集划分(70%/30%)
数据归一化(mapminmax)
数据格式重塑(适应网络输入)
模型构建与训练
GRU模型：
• 输入层 → GRU层(64单元) → ReLU → 全连接层 → 回归层
CNN-GRU模型：
• 序列折叠 → 2D卷积(16,32个滤波器) → ReLU → 序列反折叠 → GRU(5单元) → 全连接
BO-CNN-GRU模型：
• 使用贝叶斯优化确定：隐藏单元数、学习率、L2正则化系数
3. 模型评估与可视化
• 损失函数曲线
• 预测结果对比图
• 误差分析图
• 多种性能图表(雷达图、罗盘图、柱状图等)
技术路线
数据预处理 → 基准GRU→ CNN-GRU改进 → 贝叶斯优化调参 → 综合性能对比
OCSSA-VMD-Transformer-LSTM-Adaboost轴承故障诊断MATLAB完整代码和数据
总体思路
先用OCSSA-VMD提取西储大学轴承诊断数据特征，进而基于Transformer–LSTM-Adaboost进行故障诊断。其中OCSSA-VMD为减融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法优化变分模态分解参数，选取四种适应度函数进行优化，以此确定VMD的最佳k和α参数。四种适应度函数分别是：最小包络熵，最小样本熵，最小信息熵，最小排列熵。代码中可以一键切换
基本介绍
1.Matlab实现OCSSA-VMD-Transformer-LSTM-Adaboost特征提取+编码器+集成学习轴承故障诊断，运行环境Matlab2023b及以上。
2.数据为西储大学轴承诊断数据，可在附件下载数据和程序内容。
3.图很多，包括分类效果图，混淆矩阵图。
4.按照步骤依次运行main系列主程序即可一键出图，注意程序和数据放在一个文件夹，运行环境为Matlab2023b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。可在下载区获取数据和程序内容。
6.输入多个特征，分10类。
注：程序和数据放在一个文件夹
BKA-Transformer-BiLSTM黑翅鸢优化算法多变量时间序列预测（Matlab完整源码和数据）
1.Matlab实现BKA-Transformer-BiLSTM多变量时间序列预测，BKA-Transformer-BiLSTM/程序可以作为SCI一区级论文代码支撑，目前尚未发表）；
黑翅鸢优化算法（Black-winged Kite Algorithm, BKA）具有独特的生物启发特征，不仅捕捉了黑翅鸢在自然界中的飞行和捕食行为，还深入模拟了它们对环境变化和目标位置的高适应性。BKA中引入了柯西变异策略，有助于算法跳出局部最优解，并增加在全局搜索空间中发现更好解的概率。同时，BKA集成了一种领导策略，模拟了风筝社区中领导者的领导作用，确保算法能够有效利用当前的最佳解并指导搜索方向。
2.BKA优化参数为：学习率，隐含层节点，正则化参数，运行环境为Matlab2023b及以上；
3.data为数据集，输入多个特征，输出单个变量，考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测，main.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹；
4.命令窗口输出R2、MSE、RMSE、MAE、MAPE、MBE等多指标评价。
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