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RSS订阅原创 【2020算法】AOA-LSTM分类，阿基米德算法优化双向长短期记忆神经网络预测，AOA-BILSTM分类预测，多输入单输出模型。2020年，Hashim等人受到阿基米德定律启发，提出了阿基米德优
【2020算法】AOA-LSTM分类，阿基米德算法优化双向长短期记忆神经网络预测，AOA-BILSTM分类预测，多输入单输出模型。2020年，Hashim等人受到阿基米德定律启发，提出了阿基米德优化算法（Archimedes Optimization Algorithm，AOA）。它模仿了向上施加在物体上的浮力原理，物体部分或完全浸入流体中，浮力与被置换流体的重量成正比。1.运行环境要求MATLAB版本为2018b，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。
2025-03-26 22:02:53
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原创 【2020算法】MPA-LSTM分类，海洋捕食者算法优化双向长短期记忆神经网络分类预测，MPA-BILSTM分类预测，多输入单输出模型。海洋捕食者算法（Marine Predators Algor
【2020算法】MPA-LSTM分类，海洋捕食者算法优化双向长短期记忆神经网络分类预测，MPA-BILSTM分类预测，多输入单输出模型。海洋捕食者算法（Marine Predators Algorithm，MPA）由Afshin Faramarzi等人于2020年提出。该算法的主要灵感来自海洋捕食者觅食策略，即海洋捕食者的Lévy和Brownian运动，以及捕食者和猎物之间的最佳相遇率策略，模拟了海洋中适者生存理论，具有进化能力强、搜索速度快、寻优能力强的特点。该成果于2020年10月发表在一区SCI期
2025-03-26 21:54:00
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原创 【2022新算法】GJO-LSTM分类，金豺算法优化长短期记忆神经网络的数据分类预测，GJO-LSTM分类预测，多输入单输出模型。2022年由NChopra等人提出的金豺优化算法GJO，它模仿金豺
【2022新算法】GJO-LSTM分类，金豺算法优化长短期记忆神经网络的数据分类预测，GJO-LSTM分类预测，多输入单输出模型。2022年由NChopra等人提出的金豺优化算法GJO，它模仿金豺的协同狩猎行为，包括探索和进攻两个阶段。算法利用猎物逃避能量动态调整搜索策略。结果展示了GJO在工程应用中的性能。1.运行环境要求MATLAB版本为2018b，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。2.程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵
2025-03-25 22:44:06
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原创 SAO-DBSCAN聚类，【2023新算法】雪消融优化器算法优化DBSCAN聚类，Matlab语言。1.多特征Excel输入，对DBSCAN的领域半径Eps和Minpts进行寻优，避免人工选取参数
SAO-DBSCAN聚类，【2023新算法】雪消融优化器算法优化DBSCAN聚类，Matlab语言。1.多特征Excel输入，对DBSCAN的领域半径Eps和Minpts进行寻优，避免人工选取参数的盲目，适应度函数为轮廓系数，包括聚类效果图、迭代曲线图。2.雪消融优化器 SAO 是一种新颖的元启发式算法，于 2023 年 6 月发表在 SCI、中科院 1 区顶级期刊《Expert Systems with Applications》上3.优化参数：算法用于优化DBSCAN算法中的参数epsilo
2025-03-21 21:13:17
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原创 SSA-DBSCAN聚类，【2020新算法】麻雀搜索算法优化DBSCAN聚类，Matlab语言。1.多特征Excel输入，对DBSCAN的领域半径Eps和Minpts进行寻优，避免人工选取参数的盲
SSA-DBSCAN聚类，【2020新算法】麻雀搜索算法优化DBSCAN聚类，Matlab语言。1.多特征Excel输入，对DBSCAN的领域半径Eps和Minpts进行寻优，避免人工选取参数的盲目，适应度函数为轮廓系数，包括聚类效果图、迭代曲线图。2.麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)是于2020年提出的。SSA 主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发而提出的。麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）作为一种新兴的智能优化
2025-03-21 20:44:54
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原创 NRBO-DBSCAN【2024新算法】牛顿拉夫逊优化算法优化DBSCAN聚类，Matlab语言。1.多特征Excel输入，对DBSCAN的领域半径Eps和Minpts进行寻优，避免人工选取参数的
NRBO-DBSCAN【2024新算法】牛顿拉夫逊优化算法优化DBSCAN聚类，Matlab语言。1.多特征Excel输入，对DBSCAN的领域半径Eps和Minpts进行寻优，避免人工选取参数的盲目，适应度函数为轮廓系数，包括聚类效果图、迭代曲线图。2.牛顿-拉夫逊优化算法(Newton-Raphson-based optimizer, NRBO)是一种新型的元启发式算法（智能优化算法），该成果由Sowmya等人于2024年2月发表在中科院2区Top SCI期刊《Engineering Appli
2025-03-20 20:42:08
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原创 【2022新算法】POA-LSTM分类， 行星算法优化长短期记忆神经网络的数据分类预测，POA-LSTM分类预测，多输入单输出模型。受牛顿引力定律启发的元启发式算法，称为行星优化算法Planet
【2022新算法】POA-LSTM分类， 行星算法优化长短期记忆神经网络的数据分类预测，POA-LSTM分类预测，多输入单输出模型。受牛顿引力定律启发的元启发式算法，称为行星优化算法Planet Optimization Algorithm，POA。该算法于2022年5月最新发表在Nature子刊 Scientific Reports。1.运行环境要求MATLAB版本为2018b，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。2.程序语言为matlab，程序可出分类
2025-03-18 20:58:21
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原创 【2024新算法】PO-LSTM分类， 鹦鹉算法优化长短期记忆神经网络的数据分类预测，PO-LSTM分类预测，多输入单输出模型。 鹦鹉优化算法(Parrot optimizer, PO)是一种新型
【2024新算法】PO-LSTM分类， 鹦鹉算法优化长短期记忆神经网络的数据分类预测，PO-LSTM分类预测，多输入单输出模型。 鹦鹉优化算法(Parrot optimizer, PO)是一种新型的元启发式算法（智能优化算法），灵感来源于鹦鹉与主人的关系。该成果由Junbo Lian等人于2024年发表在SCI二区Top期刊《Computers in Biology and Medicine》上。1.运行环境要求MATLAB版本为2018b，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
2025-03-13 21:33:55
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原创 LightGBM回归预测，基于LightGBM的多变量回归预测，多输入单输出，可输出特征重要性图。LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一种高效的梯度
LightGBM回归预测，基于LightGBM的多变量回归预测，多输入单输出，可输出特征重要性图。LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一种高效的梯度提升决策树（GBDT）模型，特别适合大规模数据集和高维度特征。在回归预测中，LightGBM通过构建决策树模型来进行预测，而其高效性和准确性主要来自于其算法优化和特性。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。
2025-03-10 20:37:13
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原创 【2023新算法】OOA-LightGBM回归预测，基于鱼鹰算法优化LightGBM的多变量回归预测，多输入单输出，可输出特征重要性图。利用OOA算法对LightGBM的参数进行自动化寻优，优化的
【2023新算法】OOA-LightGBM回归预测，基于鱼鹰算法优化LightGBM的多变量回归预测，多输入单输出，可输出特征重要性图。利用OOA算法对LightGBM的参数进行自动化寻优，优化的参数为：叶子数、学习率、树的深度～程序已调试好，无需更改代码直接替换Excel运行！鱼鹰优化算法（Osprey Optimization Algorithm (OOA)），是于2023年提出的一种基于鱼鹰行为的优化算法，该算法通过模拟鱼鹰猎食行为来进行寻优，具有寻优能力强，收敛速度快等特点，M Dehgha
2025-03-09 20:06:01
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原创 WOA-LightGBM回归预测，基于鲸鱼算法优化LightGBM的多变量回归预测，多输入单输出，可输出特征重要性图。利用WOA算法对LightGBM的参数进行自动化寻优，优化的参数为：叶子数、学
WOA-LightGBM回归预测，基于鲸鱼算法优化LightGBM的多变量回归预测，多输入单输出，可输出特征重要性图。利用WOA算法对LightGBM的参数进行自动化寻优，优化的参数为：叶子数、学习率、树的深度～程序已调试好，无需更改代码直接替换Excel运行！LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一种高效的梯度提升决策树（GBDT）模型，特别适合大规模数据集和高维度特征。在回归预测中，LightGBM通过构建决策树模型来进行预测，而其高效性和准确性主要
2025-03-09 19:29:21
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原创 【2024新算法】LEA-LSTM分类，爱情进化算法优化长短期记忆神经网络的数据分类预测，LEA-LSTM分类预测，多输入单输出模型。爱情进化算法（Love Evolution Algorithm
【2024新算法】LEA-LSTM分类，爱情进化算法优化长短期记忆神经网络的数据分类预测，LEA-LSTM分类预测，多输入单输出模型。爱情进化算法（Love Evolution Algorithm,LEA）是一种全新的元启发式优化算法，该算法受刺激-价值-角色理论的启发，并在其基础上进行了改进。LEA最引人注目的特点之一是其独特的搜索操作，包括变量间的卷积、交叉以及乘法和除法的变异，具有进化能力强、搜索速度快、寻优能力强的特点。该成果于2024年发表在知名SCI期刊The Journal of Supe
2025-03-08 16:55:04
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原创 【2024新算法】LEA-LSTM分类，莲花效应算法优化长短期记忆神经网络的数据分类预测，LEA-LSTM分类预测，多输入单输出模型。莲花效应优化算法Lotus effect optimizati
【2024新算法】LEA-LSTM分类，莲花效应算法优化长短期记忆神经网络的数据分类预测，LEA-LSTM分类预测，多输入单输出模型。莲花效应优化算法Lotus effect optimization algorithm，LEA的元启发式算法。它将蜻蜓算法中的高效算子(比如蜻蜓在花授粉过程中的运动)与叶子上的水的自清洁特性(莲花效应)相结合，进行局部搜索操作。该成果于2024年最新发表在SCI期刊 Journal of Supercomputing 。1.运行环境要求MATLAB版本为2018b，多
2025-03-07 20:43:30
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原创 【2024新算法】SFOA-LSTM分类，海星算法优化长短期记忆神经网络的数据分类预测，SFOA-LSTM分类预测，多输入单输出模型。海星优化算法（starfish optimization al
【2024新算法】SFOA-LSTM分类，海星算法优化长短期记忆神经网络的数据分类预测，SFOA-LSTM分类预测，多输入单输出模型。海星优化算法（starfish optimization algorithm，SFOA）是一种新型的启发式算法，该算法模拟了海星的探索、捕食和再生行为。SFOA包括勘探和开发两个主要阶段。探索阶段采用五维和一维相结合的混合搜索模式，模拟海星的探索行为，提高了计算效率，保证了搜索能力。开发阶段模拟海星的捕食和再生行为，采用双向搜索策略和特殊的运动方式，保证了开发过程的收敛性
2025-03-06 20:11:09
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原创 【2024新算法】AROA-XGboost吸引排斥算法优化极限梯度提升树多变量回归预测，AROA-XGboost多变量回归预测，多输入单输出预测模型。吸引-排斥优化算法Attraction–Rep
【2024新算法】AROA-XGboost吸引排斥算法优化极限梯度提升树多变量回归预测，AROA-XGboost多变量回归预测，多输入单输出预测模型。吸引-排斥优化算法Attraction–Repulsion Optimization Algorithm,AROA。该算法模拟自然界中发生的吸引-排斥现象相关的平衡。该成果于2024年2月发表在中科院1区SCI期刊 Swarm and Evolutionary Computation（if = 10）。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MA
2025-03-05 17:56:02
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原创 【2024新算法】【RBMO-BILSTM-multihead-Attention多特征分类预测】红嘴蓝鹊优化双向长短期记忆网络结合多头注意力机制多特征分类预测。(可做分类/回归/时序预测，具体私聊)
【2024新算法】【RBMO-BILSTM-multihead-Attention多特征分类预测】红嘴蓝鹊优化双向长短期记忆网络结合多头注意力机制多特征分类预测。(可做分类/回归/时序预测，具体私聊)，可直接运行。matlab代码，2023b及其以上。1.运行环境要求MATLAB版本为2023b，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。2.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。3.多边形面积PAM，分类准确率，灵敏度，特异性，曲线
2025-03-04 20:26:13
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原创 【2023新算法】TSO-XGboost金枪鱼算法优化极限梯度提升树多变量回归预测，TSO-XGboost多变量回归预测，多输入单输出预测模型。 金枪鱼群优化算法（Tuna Swarm Optim
【2023新算法】TSO-XGboost金枪鱼算法优化极限梯度提升树多变量回归预测，TSO-XGboost多变量回归预测，多输入单输出预测模型。 金枪鱼群优化算法（Tuna Swarm Optimization，TSO)是一种元启发算法，该算法的灵感来自金枪鱼群的合作觅食行为，包含螺旋觅食和抛物线觅食两种策略。TSO算法在单目标问题上具有收敛速度快、求解精度高等特点，是一种不错的优化算法。其主要思想是通过模拟金枪鱼群的觅食行为，来寻找最优解。该成果于2021年发表在知名SCI期刊Computationa
2025-03-03 17:59:44
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原创 【2023新算法】OOA-XGboost鱼鹰优化优化极限梯度提升树多变量回归预测，OOA-XGboost多变量回归预测，多输入单输出预测模型。鱼鹰优化算法（Osprey Optimization
【2023新算法】OOA-XGboost鱼鹰优化优化极限梯度提升树多变量回归预测，OOA-XGboost多变量回归预测，多输入单输出预测模型。鱼鹰优化算法（Osprey Optimization Algorithm，OOA）是一种模拟鱼鹰捕食行为的优化算法，由Mohammad Dehghani和Pavel Trojovský于2023年提出。该算法通过模拟鱼鹰的两个主要行为——定位鱼类并捕捉，以及将捕获的鱼带到安全的地方食用——来进行寻优。算法的设计包括两个阶段：全局勘探和局部开采，旨在提高寻优精度和算
2025-03-03 17:05:48
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原创 【2025新算法】ALA-XGboost人工旅鼠优化极限梯度提升树多变量回归预测，ALA-XGboost多变量回归预测，多输入单输出预测模型。人工旅鼠优化算法(Artificial Lemming
【2025新算法】ALA-XGboost人工旅鼠优化极限梯度提升树多变量回归预测，ALA-XGboost多变量回归预测，多输入单输出预测模型。人工旅鼠优化算法(Artificial Lemming Algorithm, ALA)是一种新型的元启发式算法（智能优化算法），灵感来源于对旅鼠在自然界中的四种不同行为：长途迁徙、挖洞、觅食和躲避捕食者，该成果由Yaning Xiao于2025年1月发表在SCITop期刊《Artificial Intelligence Review》上！评价指标包括:R2、M
2025-03-02 16:53:37
690
原创 【25年新算法】CPO-LSSVM，中华穿山甲算法优化最小二乘支持向量机回归预测，CPO-LSSVM回归预测，多变量输入模型。中华穿山甲优化算法Chinese Pangolin Optimizer
【25年新算法】CPO-LSSVM，中华穿山甲算法优化最小二乘支持向量机回归预测，CPO-LSSVM回归预测，多变量输入模型。中华穿山甲优化算法Chinese Pangolin Optimizer，CPO。灵感来自于中华穿山甲独特的狩猎行为。该算法于2025年2月最新发表在JCR2区，中科院3区SCI期刊 Journal of Supercomputing评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。
2025-02-28 20:51:03
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原创 【Transforme-SVM多特征分类预测】基于Transforme-支持向量机多特征分类预测。(可做分类/回归/时序预测，具体私聊)，可直接运行。matlab代码，2023b及其以上。1.运行
【Transforme-SVM多特征分类预测】基于Transforme-支持向量机多特征分类预测。(可做分类/回归/时序预测，具体私聊)，可直接运行。matlab代码，2023b及其以上。1.运行环境要求MATLAB版本为2023b，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。2.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。3.多边形面积PAM，分类准确率，灵敏度，特异性，曲线下面积AUC，Kappa系数，F_measure。
2025-02-27 12:24:52
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原创 【Transformer-SVM多变量回归预测】基于Transformer-支持向量机多变量回归预测。(可做分类/回归/时序预测，具体私聊)，可直接运行。matlab代码，2023b及其以上。1.
【Transformer-SVM多变量回归预测】基于Transformer-支持向量机多变量回归预测。(可做分类/回归/时序预测，具体私聊)，可直接运行。matlab代码，2023b及其以上。1.运行环境要求MATLAB版本为2023b，多特征输入单输出模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。2.评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。参数可方便更改，程序和excel数据放在一个文件夹，注释明细。
2025-02-27 12:19:42
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原创 【24年新算法】ESC-LSSVM，逃离算法优化最小二乘支持向量机回归预测，ESC-LSSVM回归预测，多变量输入模型。逃离优化算法Escape Algorithm，ESC。受人群疏散行为的启发的
【24年新算法】ESC-LSSVM，逃离算法优化最小二乘支持向量机回归预测，ESC-LSSVM回归预测，多变量输入模型。逃离优化算法Escape Algorithm，ESC。受人群疏散行为的启发的元启发式优化算法，该算法于2024年11月最新发表在JCR1区，中科院2区Top SCI期刊 Artificial Intelligence Review。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。
2025-02-26 18:26:42
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原创 【24年新算法】KO-LSSVM，K-means优化算法优化最小二乘支持向量机回归预测，KO-LSSVM回归预测，多变量输入模型。K-means优化算法(K-means Optimizer, KO
【24年新算法】KO-LSSVM，K-means优化算法优化最小二乘支持向量机回归预测，KO-LSSVM回归预测，多变量输入模型。K-means优化算法(K-means Optimizer, KO)是一种新型的元启发式算法（智能优化算法），灵感来源于使用K-means算法建立聚类区域的质心向量。不同于以往的动物园算法，该算法原理新颖，在优化算法中巧妙引入聚类算法，该成果由Hoang-Le Minh于2022年9月发表在SCI一区顶刊《Knowledge-Baesd Systems》上！评价指标包括:
2025-02-26 12:22:07
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原创 【24年新算法】HO-LSSVM河马算法优化最小二乘支持向量机回归预测，HO-LSSVM回归预测，多变量输入模型。河马优化算法(Hippopotamus Optimization Algorith
【24年新算法】HO-LSSVM河马算法优化最小二乘支持向量机回归预测，HO-LSSVM回归预测，多变量输入模型。河马优化算法(Hippopotamus Optimization Algorithm，HO)是一种新型的元启发式算法（智能优化算法），灵感来源于河马的固有行为。该成果由Mohammad Hussein Amiri等人于2024年2月发表在Nature旗下子刊《Scientific Reports》上。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数
2025-02-25 18:46:11
1028
原创 【24年新算法】CTCM-LSSVM部落竞争与成员合作算法优化最小二乘支持向量机回归预测，CTCM-LSSVM回归预测，多变量输入模型。部落竞争与成员合作算法优化算法Competition of
【24年新算法】CTCM-LSSVM部落竞争与成员合作算法优化最小二乘支持向量机回归预测，CTCM-LSSVM回归预测，多变量输入模型。部落竞争与成员合作算法优化算法Competition of Tribes and Cooperation of Members Algorithm (CTCM) ，借鉴人类群体竞争和成员合作行为。该算法于2024年11月最新发表在JCR 1区，中科院1区SCI期刊 Expert Systems With Applications 。评价指标包括:R2、MAE、MSE
2025-02-25 12:46:03
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原创 【24年新算法】WAA-LSSVM加权平均算法优化最小二乘支持向量机回归预测，WAA-LSSVM回归预测，多变量输入模型。该成果于2024年发表在计算机科学领域2区SCI期刊“Neurocompu
【24年新算法】WAA-LSSVM加权平均算法优化最小二乘支持向量机回归预测，WAA-LSSVM回归预测，多变量输入模型。该成果于2024年发表在计算机科学领域2区SCI期刊“Neurocomputing”上。加权平均优化算法(Weighted average algorithm, WAA)是一种新型的元启发式算法（智能优化算法），灵感来源于加权平均位置概念。不同于以往的动物园算法，该算法每次迭代首先建立整个种群的加权平均位置，性能也不错，值得一试！该成果由Jun Cheng于2024年12月发表在
2025-02-24 18:53:09
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原创 【2024新算法】NBRO-XGboost牛顿-拉夫逊优化极限梯度提升树多输出回归预测，NBRO-XGboost多输出回归预测，XGBoost多输入多输出预测模型。牛顿-拉夫逊优化算法(Newto
【2024新算法】NBRO-XGboost牛顿-拉夫逊优化极限梯度提升树多输出回归预测，NBRO-XGboost多输出回归预测，XGBoost多输入多输出预测模型。牛顿-拉夫逊优化算法(Newton-Raphson-based optimizer, NBRO)是一种新型的元启发式算法（智能优化算法），该成果由Sowmya等人于2024年2月发表在中科院2区Top SCI期刊《Engineering Applications of Artificial Intelligence》上。评价指标包括:R2
2025-02-24 12:39:00
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原创 【25年新算法】TOC-LSSVM龙卷风算法优化最小二乘支持向量机回归预测，TOC-LSSVM回归预测，多变量输入模型。龙卷风优化算法Tornado optimizer with Coriolis
【25年新算法】TOC-LSSVM龙卷风算法优化最小二乘支持向量机回归预测，TOC-LSSVM回归预测，多变量输入模型。龙卷风优化算法Tornado optimizer with Coriolis force，TOC。TOC优化器的基本概念和想法是基于对龙卷风循环过程的观察以及雷暴和风暴如何利用科里奥利力演变成龙卷风的自然启发。该算法于2025年2月最新发表在JCR 一区、中科院2区 Top SCI期刊 Artificial Intelligence Review。优化EMD/VMD/ICCEMD/
2025-02-23 18:36:13
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原创 【25年新算法】CEO-LSSVM混沌进化算法优化最小二乘支持向量机回归预测，CEO-LSSVM回归预测，多变量输入模型。混沌进化优化算法Chaotic evolution optimizatio
【25年新算法】CEO-LSSVM混沌进化算法优化最小二乘支持向量机回归预测，CEO-LSSVM回归预测，多变量输入模型。混沌进化优化算法Chaotic evolution optimization，CEO。CEO的主要灵感来源于二维离散记忆映射的混沌演化过程。通过利用记忆映射的超混沌特性，对CEO算法进行数学建模，为进化过程引入随机搜索方向。该算法于2025年3月最新发表在中科院1区SCI期刊 Chaos, Solitons & Fractals。优化EMD/VMD/ICCEMD/SVM/LSSV
2025-02-23 11:33:14
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原创 【24年新算法】IVY-LSSVM常青藤优化算法优化最小二乘支持向量机回归预测，IVY-LSSVM回归预测，多变量输入模型。常春藤算法(Ivy algorithm, IVYA)，该算法取自常春藤植
【24年新算法】IVY-LSSVM常青藤优化算法优化最小二乘支持向量机回归预测，IVY-LSSVM回归预测，多变量输入模型。常春藤算法(Ivy algorithm, IVYA)，该算法取自常春藤植物的生长模式。该算法模拟了常青藤种群的有序协调增长和常青藤植物的扩散进化过程。该成果于2024年7月发表在中科院1区SCI期刊Knowledge-Based Systems（影响因子：8.8）。优化EMD/VMD/ICCEMD/SVM/LSSVM/ELM/BP/KELM/RF/DELM/LSTM/BILST
2025-02-22 19:56:39
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原创 【24年新算法】FVIM-LSSVM四向量优化算法优化最小二乘支持向量机回归预测，FVIM-LSSVM回归预测，多变量输入模型。四向量优化算法(Four Vector Intelligent Me
【24年新算法】FVIM-LSSVM四向量优化算法优化最小二乘支持向量机回归预测，FVIM-LSSVM回归预测，多变量输入模型。四向量优化算法(Four Vector Intelligent Metaheuristic, FVIM)是一种新型的元启发式算法（智能优化算法），灵感来源于四种向量的数学建模，算法简单高效，只有四个公式，原理清晰，通俗易懂！该成果由Hussam N. Fakhouri于2024年4月发表在SCI期刊《COMPUTING》上！优化EMD/VMD/ICCEMD/SVM/LSSV
2025-02-22 13:15:16
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原创 【24年新算法】CFOA-LSSVM捕鱼优化算法优化最小二乘支持向量机回归预测，CFOA-LSSVM回归预测，多变量输入模型。捕鱼优化算法(Catch Fish Optimization Algo
【24年新算法】CFOA-LSSVM捕鱼优化算法优化最小二乘支持向量机回归预测，CFOA-LSSVM回归预测，多变量输入模型。捕鱼优化算法(Catch Fish Optimization Algorithm, CFOA)是一种新型的元启发式算法（智能优化算法），灵感来源于农民在池塘里的捕鱼过程，算法简单高效，思路清晰，该成果由贾鹤鸣于2024年6月发表在SCI期刊《Cluster Computing》上。优化EMD/VMD/ICCEMD/SVM/LSSVM/ELM/BP/KELM/RF/DELM/L
2025-02-21 19:08:57
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原创 【24年新算法】FATA-LSSVM海市蜃楼算法优化最小二乘支持向量机回归预测，FATA-LSSVM回归预测，多变量输入模型。该成果于2024年发表在计算机科学领域2区SCI期刊“Neurocom
【24年新算法】FATA-LSSVM海市蜃楼算法优化最小二乘支持向量机回归预测，FATA-LSSVM回归预测，多变量输入模型。该成果于2024年发表在计算机科学领域2区SCI期刊“Neurocomputing”上。海市蜃楼算法（fata morgana algorithm）是一种求解连续多类型优化问题的群智能算法。通过模拟海市蜃楼的形成过程，FATA分别设计了的光滤波原理（MLF）和光传播策略（LPS）。MLF策略结合确定性积分原则，驱动算法种群提高FATA的探索能力。LPS策略结合三角原理，驱动算
2025-02-20 18:50:31
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原创 【25年新算法】DOA-LSSVM梦境优化算法优化最小二乘支持向量机回归预测，DOA-LSSVM回归预测，多变量输入模型。梦境优化算法(DOA)-2025年3月SCI一区新算法，该算法结合了一个基
【25年新算法】DOA-LSSVM梦境优化算法优化最小二乘支持向量机回归预测，DOA-LSSVM回归预测，多变量输入模型。梦境优化算法(DOA)-2025年3月SCI一区新算法，该算法结合了一个基本的记忆策略，一个遗忘和补充策略，以平衡探索和利用，值得一试！该成果由Yifan Lang于2025年3月发表在SCI一区Top期刊《Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering》上。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码
2025-02-19 19:24:30
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原创 【Transformer-BILSTM-SVM多变量回归预测】基于Transformer-双向长短期记忆神经网络-支持向量机多变量回归预测。(可做分类/回归/时序预测，具体私聊)，可直接运行。matl
【Transformer-BILSTM-SVM多变量回归预测】基于Transformer-双向长短期记忆神经网络-支持向量机多变量回归预测。(可做分类/回归/时序预测，具体私聊)，可直接运行。matlab代码，2023b及其以上。1.运行环境要求MATLAB版本为2023b，多特征输入单输出模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。2.评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。参数可方便更改，程序和excel数据放在一个文件夹，注释明细。
2025-01-05 18:56:20
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原创 【Transformer-LSTM-SVM多变量回归预测】基于Transformer-长短期记忆神经网络-支持向量机多变量回归预测。(可做分类/回归/时序预测，具体私聊)，可直接运行。matlab代码
【Transformer-LSTM-SVM多变量回归预测】基于Transformer-长短期记忆神经网络-支持向量机多变量回归预测。(可做分类/回归/时序预测，具体私聊)，可直接运行。matlab代码，2020b及其以上。1.运行环境要求MATLAB版本为2020b，多特征输入单输出模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。2.评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。参数可方便更改，程序和excel数据放在一个文件夹，注释明细。
2024-12-21 19:14:48
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原创 【LSTM-SVM多变量回归预测】基于长短期记忆神经网络-支持向量机多变量回归预测。(可做分类/回归/时序预测，具体私聊)，可直接运行。matlab代码，2020b及其以上。1.运行环境要求MAT
【LSTM-SVM多变量回归预测】基于长短期记忆神经网络-支持向量机多变量回归预测。(可做分类/回归/时序预测，具体私聊)，可直接运行。matlab代码，2020b及其以上。1.运行环境要求MATLAB版本为2020b，多特征输入单输出模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。2.评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。参数可方便更改，程序和excel数据放在一个文件夹，注释明细。
2024-12-20 19:27:16
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原创 【NRBO-ICEEMDAN分解】基于牛顿-拉夫逊优化算法优化改进自适应经验模态分解NRBO-ICEEMDAN信号分解，Matlab语言。1.ICEEMDAN方法的分解效果取决于白噪声幅值权重(N
【NRBO-ICEEMDAN分解】基于牛顿-拉夫逊优化算法优化改进自适应经验模态分解NRBO-ICEEMDAN信号分解，Matlab语言。1.ICEEMDAN方法的分解效果取决于白噪声幅值权重(Nstd)和噪声添加次数(NE)。2.采用智能优化算法对这2个参数进行优化，适应度函数样本熵、选择其他熵值请私聊定
2024-12-14 11:05:03
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原创 【PSO-Transforme-LSTM-SVM多特征分类预测】基于粒子群算法优化Transforme-长短期记忆神经网络-支持向量机多特征分类预测。(可做分类/回归/时序预测，具体私聊)，可直接运行
【PSO-Transforme-LSTM-SVM多特征分类预测】基于粒子群算法优化Transforme-长短期记忆神经网络-支持向量机多特征分类预测。(可做分类/回归/时序预测，具体私聊)，可直接运行。matlab代码，2023b及其以上。1.运行环境要求MATLAB版本为2023b，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。2.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。3.多边形面积PAM，分类准确率，灵敏度，特异性，曲线下面积AUC
2024-12-12 19:10:49
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2024-07-30
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2024-07-30
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2024-07-30
麻雀算法(SSA)优化最小二乘支持向量机分类预测，SSA-LSSVM分类预测，多输入单输出模型 多特征输入单输出的二分类及多
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