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原创 声明 | 从未和“某某算法屋”这个账号合作，曝光抄袭！
ID：前程算法屋 你真牛！！！抄的真棒都不用自己写文案了两个小写字母是我不小心敲错了，你也敲错了吗？太巧了吧！直接用我的图数值都是一样的？我还是只列举了四个，大家注意甄别吧，从来没和这个ID合作过，而且可以看他的发布时间和我的对一下，甚至图片很多都用我的指标的数值都一样，很多发的图和文案啥的都对不上。明眼人可以自行查证一下发布时间就清楚了。再次声明本账号从未和这个账号进行合作，奉劝你一句适可而止吧，你这样做你和你主页说的这些账号有什
2024-12-31 15:48:54
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原创 Matlab【独家原创】基于CPO-CNN-LSTM+SHAP可解释性分析的回归预测 (多输入单输出)
摘要：本文介绍了一种基于冠豪猪算法(CPO)优化的CNN-LSTM混合神经网络模型，结合SHAP可解释性分析的回归预测方法。该模型针对多输入单输出的回归预测问题，采用2024年新提出的CPO算法优化网络参数，并利用SHAP方法进行模型决策解释。代码支持直接替换Excel格式数据运行，无需修改，适用于FO工艺等多特征预测场景。模型在MATLAB2021b环境下运行，提供R2、MAE等多项评价指标及可视化结果。该方法兼顾预测精度与可解释性，为复杂系统建模提供了有效解决方案。
2025-07-25 18:57:46
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原创 Matlab 基于遗传算法优化BP神经网络-Adaboost(GA-BP-Adaboost)分类预测 (加交叉验证)
摘要：该程序实现了基于遗传算法优化BP神经网络结合Adaboost的分类预测模型，支持二分类和多分类任务。核心特点包括：1）内置5折交叉验证抑制过拟合；2）可替换其他优化算法；3）支持Excel格式数据输入；4）提供完整可视化结果（分类效果图、迭代优化图、混淆矩阵）。程序已调试完成，兼容MATLAB 2018b及以上版本，附带测试数据集和详细中文注释，适合直接使用或作为学习参考。用户可灵活调整交叉验证折数（1-10折），并支持算法定制服务。
2025-07-24 23:47:47
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原创 CNN-LSTM-Attention/CNN-LSTM/LSTM三模型多变量时间序列光伏功率预测一键对比 Matlab
该文章介绍了一套基于Matlab的光伏功率预测多模型对比程序，包含CNN-LSTM-Attention、CNN-LSTM和LSTM三种模型。程序已调试完成，用户只需替换Excel格式的光伏数据即可直接运行，适用于2020b及以上版本的MATLAB环境。代码提供R2、MAE、MSE等多种评价指标，并附带详细中文注释和测试数据集，特别适合新手使用。程序可输出各模型的预测结果和对比分析图表，同时也支持其他算法的定制需求。用户可通过文末链接获取完整代码。
2025-07-24 23:26:05
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原创 Matlab【独家原创】基于CPO-CNN-LSTM+SHAP可解释性分析的分类预测 (多输入单输出)
摘要：本文介绍了一种基于冠豪猪算法(CPO)优化的CNN-LSTM混合模型(CPO-CNN-LSTM)结合SHAP可解释性分析的数据分类预测方法。该模型采用2024年最新提出的CPO算法优化网络参数，并附有正常版和提速版两种SHAP分析方案。代码支持多分类任务，包含详细中文注释和测试数据集，运行结果可视化展示分类效果、迭代过程和混淆矩阵。方法在保持高预测精度的同时通过SHAP分析提供决策解释，适用于需要模型可解释性的应用场景。代码基于MATLAB 2020b及以上环境开发，开箱即用。
2025-07-24 22:35:43
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原创 基于CPO-CNN-LSTM多特征分类预测 Matlab代码 (多输入单输出) 【24年算法】
摘要：本文介绍了一种基于CPO-CNN-LSTM的多特征分类预测Matlab代码，采用2024年新算法冠豪猪优化器(CPO)优化超参数。该代码已调试完成，支持Excel格式数据集直接运行。CPO算法发表于中科院1区SCI期刊，具有创新性和时效性。代码包含分类效果图、迭代优化图等可视化结果，附带测试数据集，适合2021b及以上MATLAB版本使用。程序注释清晰，操作简便，为科研人员提供了便捷的多特征分类预测解决方案。
2025-07-24 22:34:18
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原创 [独家原创]LSSVM 4 种核函数回归预测一键对比 Matlab代码 (多输入单输出)
【摘要】本资源提供一款原创Matlab代码，实现LSSVM（最小二乘支持向量机）4种核函数（RBF、线性、MLP、多项式）回归预测的一键对比功能。代码支持多输入单输出，仅需运行main程序即可完成所有操作，无需修改即可替换Excel数据集使用。运行环境要求Matlab 2018b及以上版本，代码包含详细中文注释，输出结果包括分类效果图和混淆矩阵等可视化图表。配套提供测试数据集，适合机器学习初学者直接使用。
2025-07-24 22:32:55
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原创 基于CEEMDAN-TCN-BiGRU-Mutilhead Attention的多变量时序预测 (多输入单输出)
摘要：本文介绍了一个基于CEEMDAN-TCN-BiGRU-Multihead Attention的多变量时序预测Matlab程序。该代码已调试完成，支持多输入单输出预测，用户只需替换Excel数据集即可直接运行。程序包含CEEMDAN分解和时序预测两个主要步骤，提供R2、MAE、MSE等多个评价指标，并附带详细中文注释和测试数据集。运行环境要求MATLAB 2023b及以上版本，适合时序预测研究的新手使用。文中还展示了代码运行结果和获取方式。
2025-07-24 22:30:14
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原创 基于CEEMDAN-TCN-GRU-Mutilhead Attention的多变量时序预测 (多输入单输出)
摘要：本文介绍了一个基于CEEMDAN-TCN-GRU-Mutilhead Attention的多变量时序预测Matlab代码，适用于多输入单输出场景。代码已调试完成，用户只需替换Excel格式的数据集即可直接运行。程序包含CEEMDAN分解和多变量预测两个主要模块，提供R2、MAE等多个评价指标和可视化结果。该代码支持MATLAB2023b及以上版本，具有中文注释清晰、可直接运行等特点，适合新手使用，并提供测试数据集。
2025-07-24 22:28:25
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原创 基于CEEMDAN-TCN-LSTM-Mutilhead Attention的多变量时序预测 (多输入单输出)
本文介绍了一个基于CEEMDAN-TCN-LSTM-Multihead Attention的多变量时序预测Matlab程序。该程序采用多输入单输出模式，数据格式为excel，已调试完成可直接运行。程序包含两个主要步骤：先进行CEEMDAN分解，再进行时序预测。运行环境要求MATLAB 2023b及以上版本，提供R2、MAE、MSE等多个评价指标，包含丰富图表结果。代码带有中文注释，适合新手使用，同时支持优化算法定制。程序附带测试数据集，用户只需替换数据即可快速应用。
2025-07-24 22:26:46
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原创 基于CEEMDAN-TCN-BiLSTM-Mutilhead Attention的多变量时序预测 (多输入单输出)
摘要：本文介绍了一个基于CEEMDAN-TCN-BiLSTM-Multihead Attention的多变量时序预测Matlab代码方案。该方案采用自适应噪声完备集合经验模态分解结合深度学习网络，实现了多输入单输出预测功能。程序已调试完成，用户只需替换Excel格式的数据集即可直接运行。代码包含两个主要步骤：CEEMDAN分解和多变量时序预测。运行环境要求MATLAB 2023b及以上版本，提供R2、MAE等多种评价指标和可视化结果。代码具有清晰的中文注释，适合新手使用，并附带测试数据集。该方案支持定制优化
2025-07-24 22:25:26
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原创 CNN-GRU-Attention/CNN-GRU/GRU三模型多特征分类预测一键对比 Matlab代码
本文介绍了一个基于Matlab的多特征分类预测对比系统，包含CNN-GRU-Attention、CNN-GRU和GRU三种模型。程序已调试完成，用户只需替换数据集即可运行，支持一键对比模型性能。系统提供多种评价指标，包括分类准确率、AUC值、F1分数等。运行环境要求MATLAB 2020b及以上版本，代码带有详细中文注释。运行结果可视化展示分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵等。该工具为研究人员提供了便捷的多模型对比分析方案，适用于各类分类预测任务。
2025-07-23 23:31:29
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原创 [原创]基于卷积神经网络-支持向量机-Adaboost(CNN-SVM-Adaboost)多特征分类预测
摘要：本文介绍了一个基于CNN-SVM-Adaboost的多特征分类预测Matlab程序。该程序将CNN-SVM作为弱学习器，通过Adaboost算法进行集成学习，可实现二分类和多分类任务。程序已调试完成，支持Excel格式数据输入，要求Matlab 2020b及以上版本运行环境。代码包含中文注释，运行结果展示分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图。测试数据集已随程序提供，适合初学者直接使用。程序无需修改即可运行，用户只需替换数据集即可应用。
2025-07-22 22:08:52
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原创 基于LSSVM-Adaboost回归 最小二乘向量机结合Adaboost多变量回归预测 Matlab代码(多输入单输出)
本文介绍了一个基于MATLAB的CNN-SVM-Adaboost多特征分类预测模型。该模型采用卷积神经网络-支持向量机作为弱学习器，通过Adaboost算法进行集成学习。程序已调试验证，可直接替换Excel格式数据集运行，支持二分类和多分类任务。运行环境要求MATLAB 2020b及以上版本，代码包含详细中文注释。输出结果包括分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图，并附赠测试数据集供初学者使用。该方案适合机器学习新手快速实现多特征分类预测任务。
2025-07-22 22:07:39
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原创 [独家]基于VMD-BKA-TCN-GRU-Mutilhead Attention的多变量时序预测(多输入单输出)
本文介绍了一种基于VMD-BKA-TCN-GRU-Multihead Attention的多变量时序预测方法。该方法采用变分模态分解结合黑翅鸢优化算法，优化时间卷积网络与门控循环单元的混合模型参数，实现多输入单输出的精准预测。代码已在Matlab2020b及以上版本调试完成，提供完整数据集和中文注释，支持R2、MAE等多项评价指标可视化。该创新算法2024年发表于AI Review期刊，具有较高学术价值。程序即插即用，适合科研人员快速实现时序预测任务，同时支持定制化优化算法替换。
2025-07-22 22:06:38
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原创 [独家]基于VMD-BKA-TCN-BiLSTM-Mutilhead Attention的多变量时序预测(多输入单输出)
摘要：本资源提供基于VMD-BKA-TCN-LSTM-Multihead Attention的多变量时序预测Matlab代码，采用黑翅鸢优化算法(BKA)自动优化网络参数，实现多输入单输出预测。代码已调试完成，用户只需替换Excel格式数据集即可使用，包含VMD分解和预测两个主要步骤。该方案具有以下特点：1)采用2024年最新BKA优化算法；2)支持多种评价指标(R2、MAE等)；3)包含详细中文注释；4)兼容MATLAB 2020b及以上版本。资源附带测试数据集，适合时序预测研究和实际应用。(149字)
2025-07-22 22:05:26
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原创 [独家]基于VMD-BKA-TCN-LSTM-Mutilhead Attention的多变量时序预测 (多输入单输出)
摘要：本文介绍了一套基于VMD-BKA-TCN-LSTM-Multihead Attention的多变量时序预测Matlab代码，采用多输入单输出模式。代码集成了变分模态分解、黑翅鸢算法优化、时间卷积网络、LSTM及多头注意力机制，优化参数包括隐藏层节点数、学习率和正则化系数。程序已调试完成，支持Excel数据格式，仅需替换数据集即可运行，包含VMD分解和预测两个主要步骤。该方案采用牛顿-拉夫逊优化算法，评价指标全面（R2、MAE等），适用于MATLAB 2020b及以上版本，附带测试数据集和详细中文注释，
2025-07-20 22:50:55
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原创 基于CNN-BiGRU单变量时序预测-递归预测未来数据 Matlab代码
CNN-BiGRU时序预测Matlab程序：单变量递归预测未来数据，支持单输入单输出。适用于2019b及以上版本，包含R2、MAE等评价指标，带中文注释和测试数据集。无需修改代码，替换Excel数据即可运行，适合新手使用。提供多种算法定制服务。
2025-07-18 23:48:47
319
原创 基于CNN-BiLSTM单变量时序预测-递归预测未来数据 Matlab代码
本文介绍了一个基于CNN-BiLSTM混合神经网络的单变量时间序列预测Matlab程序。该程序已调试完成，用户只需替换Excel格式的数据集即可直接使用。程序支持单输入单输出模式，包含R2、MAE、MSE等多种评价指标，并生成丰富的可视化结果。代码提供清晰的中文注释和测试数据集，适合MATLAB 2019b及以上版本运行，对新手友好。文中还展示了代码运行效果，并提供了获取方式。该方案可扩展支持其他定制算法需求。
2025-07-18 12:42:14
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原创 [独家]基于VMD-NRBO-TCN-GRU-Mutilhead Attention的多变量时序预测 (多输入单输出)
《VMD-NRBO-TCN-GRU-Multihead Attention多变量时序预测MATLAB代码》摘要： 本文提供了一套基于变分模态分解(VMD)和牛顿拉夫逊优化算法(NRBO)的时间卷积网络-门控循环单元-多头注意力机制(TCN-GRU-Multihead Attention)的多变量时序预测MATLAB代码。该代码采用多输入单输出模式，通过NRBO算法自动优化隐藏层节点数、学习率等关键参数。程序经过调试可直接运行，支持Excel数据格式，提供详细中文注释和测试数据集。代码包含两个主要模块：先运行
2025-07-17 23:12:56
296
原创 基于VMD-TCN-BiGRU-Mutilhead Attention的多变量时序预测 (多输入单输出)
【摘要】本文介绍了一个基于VMD-TCN-BiGRU-Multihead Attention混合模型的多变量时序预测MATLAB程序。该程序采用变分模态分解结合时间卷积网络、双向门控循环单元和多头注意力机制，实现多输入单输出的时序预测功能。程序已调试完成，用户只需替换Excel格式的数据集即可直接运行。代码包含VMD分解和时序预测两个主要模块，支持R2、MAE等多项评价指标，并配有详细中文注释。适用于MATLAB 2020b及以上版本，附带测试数据集，适合初学者使用。文末提供了代码获取方式。
2025-07-17 23:11:31
177
原创 基于VMD-TCN-GRU-Mutilhead Attention的多变量时序预测 (多输入单输出)
摘要：该文介绍了一个基于VMD-TCN-GRU-Multihead Attention的多变量时序预测MATLAB程序包。该程序支持多输入单输出预测，采用Excel数据格式，包含VMD分解和时序预测两个主要模块。程序已调试完成，用户只需替换数据集即可直接使用。运行环境要求MATLAB 2020b及以上版本，提供R2、MAE、RMSE等多种评价指标和可视化结果。程序包含详细中文注释，适合初学者使用，并附带测试数据集。
2025-07-17 23:09:30
271
原创 基于VMD-TCN-BiLSTM-Mutilhead Attention的多变量时序预测 (多输入单输出)
MATLAB多变量时序预测代码（VMD-TCN-BiLSTM-Multihead Attention） 该代码实现了一种先进的多变量时序预测模型，主要特点包括： 采用VMD分解+TCN-BiLSTM-多头注意力机制的混合模型 支持多输入单输出预测，数据格式为Excel 包含R2、MAE等6种评价指标，输出丰富可视化结果 代码开箱即用，含测试数据集和中文注释 适用于MATLAB 2020b及以上版本 使用步骤简单：先运行main1进行VMD分解，再运行main2进行预测。代码经过优化调试，用户只需替换数据集即
2025-07-17 23:07:47
216
原创 Matlab基于TCN-GRU-MultiheadAttention的数据多变量时序预测 (多输入单输出)
摘要：本文介绍了一个基于Matlab的TCN-GRU-MultiheadAttention多变量时序预测模型。该程序已调试完成，支持直接替换Excel格式数据集使用，评价指标包括R2、MAE、MSE等，并附带中文注释和测试数据集。运行环境要求MATLAB 2023b及以上版本。程序实现了多变量输入、单输出预测功能，适合新手直接使用，同时提供算法优化定制服务。文中展示了代码运行结果，并提供了获取方式。该模型结合了时间卷积网络、门控循环单元和多头自注意力机制，能够有效处理时序预测任务。
2025-07-17 23:05:50
268
原创 基于粒子群算法优化径向基神经网络(PSO-RBF)多特征分类预测(多输入单输出) Matlab
摘要：本文介绍一款基于粒子群算法优化径向基神经网络(PSO-RBF)的多特征分类预测Matlab程序。该程序已调试完成，用户只需替换Excel格式数据集即可运行。程序要求MATLAB 2018b及以上版本，包含详细中文注释，运行结果包括分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图等可视化展示。特别适合机器学习新手使用，随程序附赠测试数据集，实现多输入单输出的分类预测功能。
2025-07-16 23:34:56
305
原创 [独家]基于VMD-NRBO-TCN-BiLSTM-Mutilhead Attention的多变量时序预测
摘要：本文介绍了一种基于VMD-NRBO-TCN-BiLSTM-Multihead Attention的多变量时序预测Matlab代码。该代码采用变分模态分解结合牛顿拉夫逊优化算法，优化TCN-BiLSTM网络的隐藏层节点数、学习率等参数，实现多输入单输出预测。程序已调试完成，支持Excel数据格式，提供R2、MAE等多项评价指标。代码包含中文注释，适合MATLAB 2020b及以上版本运行，附带测试数据集，方便用户直接替换数据使用。文中还简要说明了NRBO算法的原理及其2024年发表于中科院2区SCI期刊
2025-07-16 23:14:53
385
原创 [独家]基于VMD-NRBO-TCN-LSTM-Mutilhead Attention的多变量时序预测 (多输入单输出)
本文介绍了一种基于VMD-NRBO-TCN-LSTM-Multihead Attention的多变量时序预测Matlab代码。该方法通过变分模态分解结合牛顿拉夫逊优化算法优化时间卷积网络、长短期记忆网络和多头注意力机制，实现多输入单输出的时间序列预测。代码已调试完成，支持替换Excel数据集直接运行。程序包含VMD分解和预测两个主要步骤，采用NRBO算法优化网络参数，并提供了R2、MAE等多项评价指标。该代码适用于MATLAB 2020b及以上版本，注释清晰，附带测试数据集，适合新手使用。
2025-07-16 23:13:18
227
原创 基于VMD-TCN-LSTM-Mutilhead Attention的多变量时序预测 (多输入单输出)
摘要：本文介绍了一个基于VMD-TCN-LSTM-Multihead Attention的多变量时序预测MATLAB程序包。该程序采用变分模态分解结合深度学习模型，实现多输入单输出的时间序列预测。程序已调试完成，用户只需替换Excel格式的数据集即可直接运行，包含VMD分解和预测两个主要步骤。程序支持多种评价指标（R2、MAE等），提供丰富可视化结果，适合MATLAB 2020b及以上版本使用。代码注释清晰，附带测试数据集，特别适合初学者使用。文末提供完整代码获取方式。
2025-07-16 23:10:45
479
原创 基于VMD-TCN-LSTM-SelfAttention的多变量时序预测 (多输入单输出)
摘要：该文介绍了一个基于VMD-TCN-LSTM-SelfAttention混合模型的多变量时序预测MATLAB代码。程序已调试完成，可直接替换Excel格式数据集运行。实现步骤分为VMD分解和时序预测两个主要模块。代码支持2020b及以上MATLAB版本，提供R2、MAE等多项评价指标，包含详细中文注释和测试数据集。该解决方案适合多输入单输出预测任务，用户可定制优化算法，方便新手直接使用。
2025-07-16 23:08:28
205
原创 基于HHO-CNN-BiLSTM-Attention多变量回归预测 Matlab代码 (多输入单输出)
【摘要】HHO-CNN-LSTM-Attention多变量回归预测Matlab代码采用2024年新算法，通过HHO优化隐藏层节点数等超参数，实现多输入单输出预测。程序已调试完成，替换Excel数据集即可运行（需MATLAB 2021b及以上）。代码提供R2、MAE等多维评价指标及丰富可视化结果，含中文注释和测试数据集，适合新手直接使用。运行结果展示及代码获取方式详见正文。
2025-07-16 12:17:45
137
原创 基于GJO-VMD时间序列信号分解 MATLAB代码 [四种熵值一键切换]
本文介绍了一种基于金豹优化算法(GJO)的VMD时间序列信号分解MATLAB代码。该代码具备以下特点：1)通过GJO优化VMD参数K和α，提升分解效果；2)提供四种可选适应度函数（最小包络熵、样本熵、信息熵、排列熵）；3)支持Excel数据输入，运行main程序即可完成分解；4)自动将分解结果导出至Excel。代码操作简便，适用于各类时间序列信号分析任务。
2025-07-15 23:44:35
364
原创 CNN-BiGRU-Attention/CNN-BiGRU/BiGRU三模型多特征分类预测一键对比 Matlab代码
摘要：本文介绍了一款基于CNN-BiGRU-Attention、CNN-BiGRU和BiGRU三种模型的多特征分类预测Matlab代码。该程序已调试完成，支持一键运行对比三种模型性能，包含准确率、AUC值、F1分数等7项评价指标。代码适配MATLAB 2020b及以上版本，提供分类效果图、混淆矩阵等可视化结果。程序支持直接替换数据集使用，中文注释清晰，方便研究者快速实现多特征分类任务。
2025-07-15 23:23:49
404
原创 【原创】基于GA-SVM+SHAP可解释性分析的回归预测 Matlab代码(多输入单输出)
本文介绍了一种基于遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)结合SHAP可解释性分析的数据回归预测模型。该模型针对多输入单输出的预测问题，在保证预测精度的同时，利用SHAP方法提供决策过程的数学解释。代码采用MATLAB 2020b以上版本开发，支持Excel格式数据输入，包含R2、MAE等多项评价指标，适用于膜工艺等领域的回归预测任务。模型通过SHAP值分析特征贡献度，实现了预测性能与解释能力的平衡。程序附带测试数据集，注释清晰，便于直接替换数据使用。
2025-07-15 23:03:10
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原创 [原创]基于NRBO-Transformer-BiLSTM+SHAP可解释性分析的分类预测 Matlab代码
摘要：本文介绍了一种基于牛顿拉夫逊算法优化的Transformer-BiLSTM混合模型(NRBO-Transformer-BiLSTM)结合SHAP可解释性分析的分类预测方法。该模型利用Transformer编码器挖掘特征间复杂关系，通过NRBO算法优化参数，并采用SHAP方法提供模型决策过程的数学解释。程序提供常规和提速两个SHAP计算版本，附带详细使用说明和测试数据集。实验结果表明，该混合建模框架在保证预测精度的同时实现了良好的可解释性。运行环境要求MATLAB 2023b及以上版本，支持二分类和多分
2025-07-15 22:28:09
807
原创 [原创]基于NRBO-Transformer-LSTM+SHAP可解释性分析的分类预测 Matlab代码(多输入单输出)
摘要：本文介绍了一种基于NRBO算法优化的Transformer-LSTM混合模型，结合SHAP可解释性分析的数据分类预测方法。该模型采用牛顿-拉夫逊优化算法(NRBO)提升性能，通过Transformer编码器挖掘特征关系，LSTM处理时序依赖。为提升SHAP分析效率，提供了正常版和提速版两种计算方案。方法在保障预测精度的同时，利用SHAP值实现模型决策的定量解释，适用于多领域复杂系统建模。配套MATLAB代码(2023b+)包含完整数据集、详细中文注释和可视化结果，支持二分类/多分类任务。
2025-07-15 22:25:41
795
原创 [原创]基于NRBO-Transformer+SHAP可解释性分析的分类预测 Matlab代码(多输入单输出)
摘要：本文介绍了一种基于NRBO-Transformer结合SHAP可解释性分析的数据分类预测模型。该模型采用牛顿-拉夫逊优化算法(NRBO)改进Transformer神经网络，提升多输入单输出分类性能，并利用SHAP方法进行模型决策解释。文中提供了两种SHAP计算版本（正常版和提速版），支持MATLAB2023b以上环境运行，包含完整的分类效果图、优化迭代图和混淆矩阵等可视化结果。该模型兼具高预测精度和强解释能力，适用于二分类和多分类任务，配套提供测试数据集和详细使用说明。
2025-07-15 22:23:24
864
原创 [原创]基于Transformer-BiGRU+SHAP可解释性分析的分类预测 Matlab代码(多输入单输出)
摘要：本文介绍了一种基于Transformer-BiGRU模型结合SHAP可解释性分析的数据分类预测方法。该模型采用Transformer编码器和双向门控循环单元处理多输入单输出数据，并配套提供两种SHAP计算版本（常规版和提速版）进行特征贡献分析。程序支持二分类和多分类任务，具有中文注释、可视化结果展示（包括分类效果图、优化迭代图、混淆矩阵图）等特点，运行环境要求MATLAB 2023b及以上版本。模型通过SHAP值量化特征对预测结果的贡献，兼顾预测精度与可解释性，适用于光伏功率、负荷预测等时间序列分析任
2025-07-15 22:22:15
698
原创 [原创]基于Transformer-GRU+SHAP可解释性分析的分类预测 Matlab代码(多输入单输出)
本文介绍了一种基于Transformer-GRU的可解释分类预测模型，结合SHAP进行特征重要性分析。该模型通过Transformer编码器挖掘时序数据特征，GRU单元处理长短期依赖，实现高精度分类预测。为解决SHAP分析速度慢的问题，提供标准版和优化版两种计算方式。代码支持MATLAB 2023b及以上版本，包含中文注释和测试数据集，可直接运行并输出分类效果图、迭代曲线和混淆矩阵。适用于二分类和多分类任务，特别适合时序数据的可解释性分析需求，为模型决策过程提供透明度。
2025-07-15 22:21:06
287
原创 [原创]基于Transformer-BiLSTM+SHAP可解释性分析的分类预测 Matlab代码(多输入单输出)
【摘要】本文介绍了一个结合Transformer和BiLSTM神经网络的多输入单输出分类预测模型，并集成SHAP可解释性分析工具。该模型创新性地解决了复杂模型可解释性问题，通过两种SHAP计算版本（正常版和提速版）适应不同数据需求。文章详细说明了模型原理、代码特点（支持MATLAB2023b环境、中文注释清晰）及运行结果（包含分类效果图、优化曲线等可视化输出）。模型特别适用于处理时间序列数据，能有效挖掘特征间的复杂关系，同时通过SHAP分析量化各特征贡献度，实现预测性能与解释能力的平衡。配套测试数据集和详细
2025-07-15 22:20:06
362
原创 [原创]基于Transformer-LSTM+SHAP可解释性分析的分类预测 Matlab代码(多输入单输出)
本文介绍了一种基于Transformer-LSTM结合SHAP可解释性分析的数据分类预测模型。该模型利用Transformer编码器挖掘特征间复杂关系，结合LSTM处理时序依赖，实现高精度分类预测。针对SHAP分析速度慢的问题，提供了正常版和提速两个版本的计算文件。代码支持MATLAB2023b及以上环境，可直接替换Excel数据集运行，包含分类效果图、优化曲线和混淆矩阵等可视化结果。模型通过SHAP值量化特征贡献，实现预测精度与解释性的统一，适用于二分类和多分类任务。配套提供测试数据集和详细使用说明，便于
2025-07-15 22:17:39
444
基于KELM+SHAP可解释性分析的回归预测 Matlab代码(多输入单输出)
2025-06-24
基于LSTM多变量时序预测免费（Matlab完整代码+数据）
2024-08-14
基于RF多变量时序预测（Matlab完整代码+数据）
2024-08-14
免费基于CNN多变量时序预测（Matlab完整代码+数据）
2024-08-14
基于RBF回归预测免费（Matlab完整代码+数据）
2024-08-14
基于PSO-SVM的数据回归预测（附带Matlab完整代码）
2024-08-09
基于PSO-SVM的数据分类预测（附带免费的Matlab完整代码）
2024-08-08
基于PSO-BP的数据分类预测（附带免费的Matlab完整代码）
2024-08-08
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