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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
1382
1
原创 [25年7月算法]基于CCO-BP+NSGAII多目标优化算法的工艺参数优化【四目标】
【摘要】本文介绍了一种基于CCO-BP+NSGAII的多目标优化算法，该算法适用于工艺参数优化和设计领域。算法先通过CCO-BP建立输入(x1-x5)与输出(y1-y4)的代理模型，再运用NSGAII算法进行四目标优化(y1极大化,y2-y4极小化)。代码包含两个主程序，分别完成CCO-BP回归建模和NSGAII优化求解。该算法采用2025年最新提出的杜鹃鲶鱼优化算法(CCO)，运行环境需MATLAB 2018b及以上版本，提供完整测试数据集和详尽中文注释，输出包含多种评价指标(R2、MAE等)和可视化结果
2025-11-20 00:21:55
420
原创 DBO-KELM-Adaboost回归 基于蜣螂算法优化核极限学习机-Adaboost多变量回归预测+交叉验证
摘要：该程序提供了基于蜣螂算法(DBO)优化核极限学习机(KELM)与Adaboost集成的多变量回归预测解决方案。程序支持5-10折交叉验证，输入为多变量Excel数据(如膜面积、流速等工艺参数)，输出单变量预测结果。MATLAB 2019b及以上版本运行，包含R2、MAE等评估指标和可视化图表。代码已调试完成，用户只需替换数据即可使用，适合科研预测建模场景。程序提供中文注释和测试数据集，支持更换其他优化算法定制服务。
2025-11-18 00:10:39
316
原创 NRBO-KELM-Adaboost回归 基于牛顿拉夫逊算法优化核极限学习机-Adaboost多变量回归预测+交叉验证
摘要：本文介绍了一种基于NRBO-KELM-Adaboost的多变量回归预测方法，该方法通过牛顿拉夫逊算法优化核极限学习机，并采用Adaboost集成模型。程序已调试完成，可直接替换Excel格式数据使用，支持1-10折交叉验证。该方法创新性地结合NRBO优化算法（2024年发表SCI论文）与集成学习，适用于多输入单输出预测场景。配套代码具备完整中文注释，支持MATLAB 2019b及以上版本，提供R2、MAE等多种评价指标可视化结果，并附带测试数据集，适合不同水平的研究人员直接应用。（140字）
2025-11-18 00:09:50
319
原创 CCO-KELM-Adaboost回归 基于杜鹃鲶鱼算法优化核极限学习机-Adaboost多变量回归预测+交叉验证
摘要：该MATLAB程序基于杜鹃鲷鱼算法(CCO)优化核极限学习机(KELM)结合Adaboost集成，实现多变量回归预测。程序已调试完成，支持excel数据格式输入和5-10折交叉验证，提供R2、MAE等多维评估指标。创新性地采用CCO先优化KELM作为弱学习器，再通过Adaboost进行集成提升。该方案适用于MATLAB2019b及以上版本，包含详细中文注释和测试数据集，支持算法定制替换，适合科研人员直接使用。
2025-11-18 00:08:54
161
原创 基于蜘蛛蜂优化算法SWO求解无人机集群路径规划 Matlab
摘要：本文介绍了一个基于蜘蛛蜂优化算法(SWO)的无人机集群路径规划Matlab解决方案。该方案针对5架无人机协同飞行场景，将路径规划问题转化为多目标优化问题，综合考虑路径距离、威胁规避、高度保持和转弯角度四个成本因素。系统采用群体智能算法自动搜索最优路径组合，配套提供标准三维地形数据集。代码采用中文注释和模块化设计，通过执行main函数即可实现算法迭代、路径规划和结果可视化全流程。
2025-11-17 23:51:58
215
原创 [24年算法]基于黑翅鸢算法BKA求解无人机集群路径规划 Matlab
本文介绍了一种基于黑翅鸢算法(BKA)的无人机集群路径规划方法。该模型采用5架无人机协同飞行，通过BKA算法优化路径序列，综合考虑路径距离、威胁规避、高度保持及转弯角度四项成本因素，实现集群总成本最小化。算法受黑翅鸢迁徙行为启发，2024年发表在SCI期刊。代码提供标准化三维地形数据，含中文注释，可直接运行展示结果可视化。该算法新颖，配套资源完整，适合无人机路径规划研究。
2025-11-17 23:51:18
394
原创 基于LGC-FMD的时间序列信号分解模型 Matlab代码
本文介绍了基于Logistic-Gauss Circle优化算法的LGC-FMD时间序列信号分解MATLAB代码。该代码具有六种熵值一键切换功能，可通过LGC算法优化FMD参数，实现高效信号分解。数据采用Excel格式便于替换，运行主程序即可自动导出结果。该创新算法结合Logistic映射和Gauss映射，最新发表于JCR1区期刊Applied Mathematical Modelling。
2025-11-17 23:23:55
486
原创 基于NRBO-FMD的时间序列信号分解模型 Matlab代码
本文介绍了一种基于牛顿拉夫逊优化算法(GJO-FMD)的时间序列信号分解MATLAB代码。该算法可优化FMD中的滤波器大小和模态个数参数，支持六种熵值一键切换作为适应度函数，包括最小包络熵、样本熵、信息熵等。代码使用Excel数据格式，运行main程序即可自动将分解结果导出至Excel。牛顿拉夫逊优化算法(NRBO)通过NRSR和TAO两种规则进行搜索优化，相关成果已发表于中科院2区TOP期刊。文末提供代码获取方式。
2025-11-17 23:23:04
294
原创 基于Bayes-TCN+SHAP可解释性分析的回归预测 Matlab代码
摘要：本程序基于Bayes算法优化时间卷积网络（TCN）结合门控循环单元（GRU）构建回归预测模型，采用SHAP方法实现模型可解释性分析。模型输入包括膜面积、流速等工艺参数，输出为预测结果，适用于多输入单输出的回归预测任务。代码支持excel数据格式，提供R2、MAE等多种评价指标，并包含详细中文注释。该混合建模框架在保持高预测精度的同时，通过SHAP分析揭示特征贡献度，实现预测性能与解释能力的平衡。程序运行环境要求MATLAB 2020b及以上版本，附带测试数据集可直接运行。
2025-11-17 23:22:29
563
原创 基于Bayes-TCN+SHAP可解释性分析的分类预测 Matlab代码
摘要：本代码提供了一种基于贝叶斯优化时间卷积网络(Bayes-TCN)结合SHAP可解释性分析的数据分类预测模型。该模型优化学习率、滤波器数量和正则化系数三个关键参数，并附带两种SHAP计算版本（常规版和提速版）。代码支持MATLAB 2023b及以上版本，可实现二分类和多分类任务，包含分类效果图、优化迭代图、混淆矩阵等可视化结果。该方案通过SHAP解释框架将机器学习模型的决策过程直观呈现，实现了预测精度与可解释性的平衡，适用于多领域复杂系统建模。提供测试数据集和详细中文注释，适合各类用户直接替换数据使用。
2025-11-17 23:21:32
414
原创 基于Bayes-BiTCN-GRU+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贝叶斯算法优化双向时间卷积网络(BiTCN)与门控循环单元(GRU)的混合模型Bayes-BiTCN-GRU，结合SHAP可解释性分析的分类预测框架。模型通过贝叶斯优化学习率、滤波器数量等关键参数，并提供两种SHAP计算版本以适应不同数据需求。该方案在保持高预测精度的同时，利用SHAP方法量化特征贡献，实现决策过程的可视化解释。配套代码兼容二分类和多分类任务，包含详细中文注释和测试数据集，支持MATLAB 2023b及以上环境运行，为复杂系统建模提供了一种兼顾性能和可解释性的解决方案
2025-11-17 23:20:47
258
原创 基于Bayes-BiTCN-BiGRU+SHAP可解释性分析的分类预测 Matlab代码
摘要：本文介绍了一个基于贝叶斯算法优化的双向时间卷积网络（BiTCN）结合双向门控循环单元（BiGRU）的分类预测模型，并集成SHAP可解释性分析。该模型通过贝叶斯优化四个关键参数，并针对SHAP分析速度问题提供了两种计算版本。文章详细阐述了SHAP方法的理论基础和在机器学习解释性中的优势，强调其通过Shapley值量化特征贡献的能力。代码可直接运行Excel格式数据，支持二分类和多分类任务，包含分类效果图、优化迭代图等可视化结果，适用于MATLAB 2023b及以上版本。
2025-11-17 23:20:33
353
原创 基于Bayes-BiTCN-BiLSTM+SHAP可解释性分析的分类预测 Matlab代码
摘要：本文介绍了一个基于Bayes算法优化的BiTCN-BiLSTM混合神经网络分类模型，结合SHAP可解释性分析实现数据多输入单输出预测。该模型通过Bayes优化学习率、滤波器数量等4个关键参数，并提供了两种SHAP分析版本（常规版和提速版）以适应不同数据需求。代码采用MATLAB2023b实现，具备中文注释和可视化功能，可输出分类效果图、优化迭代过程及混淆矩阵等结果。该框架在保持高预测精度的同时，利用SHAP的可解释性分析能力，有效解决了复杂模型决策过程的可解释性问题。
2025-11-16 16:01:30
739
原创 基于Bayes-BiTCN-LSTM+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贝叶斯优化的双向时间卷积网络(BiTCN)与长短期记忆神经网络(LSTM)混合模型，并集成SHAP可解释性分析的分类预测方法。该模型通过贝叶斯算法自动优化学习率、滤波器数量等关键参数，同时提供两种SHAP分析版本（标准版和提速版）以适应不同数据需求。文章强调该方法实现了预测精度与模型解释性的平衡，且附带详细使用说明和测试数据集。运行结果包含分类效果、优化过程和混淆矩阵等可视化分析，支持MATLAB 2023b环境下的二分类和多分类任务。
2025-11-16 16:00:11
531
原创 基于Bayes-TCN-BiGRU+SHAP可解释性分析的分类预测 Matlab代码
本文介绍了一种基于贝叶斯优化的TCN-BiGRU分类预测模型，结合SHAP可解释性分析。该模型通过贝叶斯算法优化学习率、滤波器数量等参数，并提供两种SHAP分析版本（正常版和提速版）以适应不同数据需求。代码采用MATLAB编写（2023b及以上版本），支持二分类和多分类任务，包含详细中文注释和测试数据集。运行结果展示分类效果、优化过程和混淆矩阵等可视化图表。该框架实现了预测精度与可解释性的统一，为模型决策提供直观依据，适合机器学习初学者使用。
2025-11-16 15:58:52
393
原创 基于Bayes-TCN-GRU+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贝叶斯算法优化TCN-GRU混合模型的数据分类预测方法，结合SHAP可解释性分析。该模型通过贝叶斯优化4个关键参数，提供两种SHAP计算版本（正常版和提速版）以适应不同数据需求。采用MATLAB2023b环境运行，支持二分类和多分类任务，包含分类效果图、优化过程图和混淆矩阵等可视化结果。代码具备详细中文注释，附带测试数据集，适合不同水平的研究人员使用。该混合框架在保持高预测精度的同时，利用SHAP方法提供了直观的决策解释能力。
2025-11-16 15:58:04
331
原创 基于Bayes-TCN-BiLSTM+SHAP可解释性分析的分类预测 Matlab代码
摘要：本文介绍了一个基于贝叶斯算法优化的TCN-BiLSTM混合神经网络分类模型，结合SHAP可解释性分析工具。模型通过贝叶斯优化学习率、滤波器数量等关键参数，提供两种SHAP计算版本以适应不同数据需求。该方案实现了预测精度与模型解释性的平衡，支持二分类和多分类任务。代码采用MATLAB2023b环境，包含完整中文注释和测试数据集，输出结果涵盖分类效果图、优化过程和混淆矩阵等可视化分析。程序可直接替换Excel格式数据集运行，适合机器学习初学者使用。
2025-11-16 15:56:43
400
原创 基于Bayes-TCN-LSTM+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贝叶斯优化算法改进的时间卷积网络与长短期记忆神经网络(Bayes-TCN-LSTM)分类预测模型，并集成了SHAP可解释性分析功能。模型优化了学习率、滤波器数量等4个关键参数，提供正常和提速两个SHAP计算版本。该方法采用机器学习和SHAP的混合框架，在保持高预测精度的同时提供决策过程的可视化解释。代码支持MATLAB2023b及以上版本，包含清晰中文注释和测试数据集，可输出分类效果图、优化过程图等可视化结果，适合不同层次用户使用。
2025-11-16 15:55:11
316
原创 【原创】基于CCO-TCN-BiGRU+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CCO-TCN-BiGRU+SHAP的回归预测模型。该模型采用杜鹃鲶鱼优化算法优化时间卷积网络和双向门控循环单元的参数组合，并结合SHAP可解释性分析方法。模型输入为膜面积、流速、浓度等工艺参数，输出为单变量预测结果。代码采用MATLAB编写，具有中文注释清晰、评价指标完整等特点，可直接替换Excel数据集使用。文章还强调了SHAP方法在解释模型决策过程方面的重要性，能定量分析特征贡献度，实现预测性能与可解释性的统一。该模型特别适合复杂系统的回归预测任务，并为模型优化提供科学依据。
2025-11-16 15:53:07
317
原创 【原创】基于CCO-TCN-GRU+SHAP可解释性分析的回归预测 Matlab代码(多输入单输出)
摘要： 本文介绍了一种基于杜鹃鲶鱼优化算法(CCO)优化的时间卷积网络结合门控循环单元(TCN-GRU)的回归预测模型，并集成SHAP可解释性分析方法。该模型针对多输入单输出场景，通过CCO算法优化学习率、滤波器数量等4个关键参数。采用MATLAB实现，具备完整的评价指标(R2、MAE等)和可视化功能。模型使用FO工艺数据库，输入特征包括膜面积、流速等参数，数据格式为Excel可直接替换使用。代码附带详细中文注释和测试数据集，适合不同水平的研究者使用。该方案在保证预测精度的同时，通过SHAP方法提供了模型决
2025-11-16 15:52:09
401
原创 【原创】基于CCO-TCN-BiLSTM+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杜鹃鲶鱼优化算法(CCO)优化的TCN-BiLSTM神经网络回归预测模型。该模型采用SHAP可解释性分析方法，通过CCO优化学习率、滤波器数量等4个关键参数，实现数据多输入单输出预测。模型结合了TCN的时间特征提取能力和BiLSTM的长短期记忆优势，同时利用SHAP提供特征重要性解释。适用于各类回归预测任务，可直接替换excel数据集运行，输出包括R2、MAE等多种评价指标。代码提供完整中文注释和测试数据，适合2020b及以上MATLAB环境使用，便于新手快速上手。
2025-11-16 15:51:04
307
原创 【原创】基于CCO-TCN-LSTM+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杜鹃鲶鱼优化算法(CCO)优化TCN-LSTM混合模型的多输入单输出回归预测方法，并结合SHAP可解释性分析。该模型通过CCO算法自动优化学习率、滤波器数量等关键参数，在保证预测精度的同时，利用SHAP方法提供模型决策过程的量化解释。代码基于MATLAB2020b环境开发，适用于FO工艺数据库等Excel格式数据，包含R2、MAE等完整评价指标，并附带测试数据集，适合机器学习初学者直接使用或进行二次开发。
2025-11-16 15:50:06
320
原创 [25年7月算法]基于CCO-TCN+SHAP可解释性分析的分类预测 Matlab代码
本文介绍了一种基于杜鹃鲶鱼算法(CCO)优化的时间卷积网络(TCN)回归预测模型，结合SHAP可解释性分析。该模型通过CCO优化TCN的关键参数，并提供了两种SHAP分析版本(正常版和提速版)以适应不同需求。文章详细阐述了SHAP方法的理论基础和实际价值，强调其在平衡模型预测精度与解释能力方面的重要作用。代码具备即插即用的特性，支持多种分类任务，附带测试数据集和详细注释，适合研究人员快速上手。研究结果发表于2025年SCI一区期刊，展示了该方法在复杂系统建模中的应用潜力。
2025-11-12 22:33:10
516
原创 [24年算法]基于BKA-LightGBM+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黑翅鸢算法(BKA)优化的LightGBM回归预测模型，结合SHAP可解释性分析方法。针对传统SHAP分析速度慢的问题，提供了两种计算版本（正常版和提速版）。该模型具有以下特点：1）采用新型BKA优化算法（2024年发表）；2）支持多输入单输出回归预测；3）提供全面的可解释性分析；4）配套详细使用说明和测试数据集。运行要求MATLAB 2023b及以上版本，适合各水平用户，特别适合需要模型解释性的应用场景。
2025-11-12 22:32:06
396
原创 基于LightGBM+SHAP可解释性分析的分类预测 Matlab代码
本文介绍了一个基于LightGBM和SHAP的可解释性回归预测模型。该模型采用轻量级梯度提升算法实现数据多输入单输出预测，并配备两种SHAP计算版本（正常版和提速版）进行结果解释。SHAP方法基于博弈论原理，能定量分析各特征对预测结果的贡献度，实现模型决策过程的可视化解析。代码支持MATLAB 2023b及以上版本，提供清晰中文注释，包含分类效果图、优化迭代图和混淆矩阵等可视化结果，附带测试数据集可直接运行。该方案平衡了预测精度与模型可解释性，适用于需要决策支持的复杂系统建模场景。
2025-11-12 22:31:10
491
原创 [原创]基于NRBO-Transformer-BiGRU+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NRBO-Transformer-BiGRU结合SHAP可解释性分析的分类预测模型。该模型通过牛顿拉夫逊算法优化Transformer和双向门控循环单元，实现多输入单输出预测。针对SHAP分析速度问题，提供两种计算版本。模型采用SHAP方法对特征贡献进行定量分析，兼顾预测精度与可解释性。运行环境要求MATLAB2023b及以上，支持二分类和多分类任务，附带测试数据集和详细使用说明。研究成果已发表于中科院2区SCI期刊。
2025-11-10 13:00:50
738
原创 [原创]基于NRBO-Transformer-GRU+SHAP可解释性分析的分类预测 Matlab代码(多输入单输出)
摘要：《NRBO-Transformer-GRU+SHAP分类预测模型》是一种基于牛顿拉夫逊算法优化的混合模型，结合Transformer和门控循环单元进行数据预测。该模型创新性地引入SHAP可解释性分析，通过两种计算版本（原版/加速版）实现模型决策过程的可视化解读。模型采用MATLAB2023b环境运行，支持二分类和多分类任务，包含完整的测试数据集和中文注释。研究成果已发表于中科院2区SCI期刊，适用于光伏功率、负荷预测等多个领域，兼具高精度预测和决策可解释性优势。
2025-11-10 12:59:27
748
原创 基于SSA-Transformer-BiGRU+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SSA-Transformer-BiGRU的回归预测模型，结合SHAP可解释性分析方法。该模型通过麻雀搜索算法优化Transformer和双向门控循环单元结构，提供数据多输入单输出预测功能，并附带两种SHAP计算版本（正常版和提速版）。代码采用MATLAB 2023b以上版本运行，支持二分类和多分类任务，包含清晰中文注释。运行结果展示分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图，并附带测试数据集。该混合建模框架在保证预测精度的同时，利用SHAP方法实现决策过程的可视化解释。
2025-11-09 22:46:51
355
原创 基于SSA-Transformer-GRU+SHAP可解释性分析的分类预测 Matlab代码
摘要：该代码实现了基于麻雀搜索算法优化的Transformer-GRU混合模型（SSA-Transformer-GRU）回归预测，并集成SHAP可解释性分析。程序包含两种SHAP计算版本（常规/提速），支持多输入单输出数据格式。该方案突破传统机理模型的局限，在保持高预测精度的同时，通过SHAP值量化特征贡献，提供局部和全局解释。代码采用MATLAB 2023b开发，包含详细中文注释，附带测试数据集，可即插即用进行二分类/多分类任务，运行结果可视化包括分类效果图、迭代优化曲线和混淆矩阵。
2025-11-09 22:45:37
369
原创 基于SSA-Transformer-BiLSTM+SHAP可解释性分析的分类预测 Matlab代码
本文介绍了一种基于SSA优化Transformer-BiLSTM的回归预测模型，结合SHAP进行可解释性分析。该模型采用麻雀搜索算法优化神经网络结构，并提供了两种SHAP分析版本（标准版和提速版）以适应不同需求。程序附带详细使用说明，支持excel数据格式直接运行，无需修改代码。运行环境要求MATLAB 2023b及以上版本，包含分类效果图、迭代优化图等可视化结果。该方案将机器学习的高精度预测与SHAP的可解释性相结合，为模型决策提供直观分析依据。
2025-11-09 22:44:42
412
原创 基于SSA-Transformer-LSTM+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麻雀搜索算法优化的Transformer-LSTM混合模型(SSA-Transformer-LSTM)，结合SHAP可解释性分析框架的回归预测方法。该模型采用双重优化策略提升预测精度，并提供正常版和提速版两种SHAP计算方案以适应不同数据集需求。程序支持Excel格式数据输入，MATLAB2023b环境下运行，包含完整的可视化结果（分类效果图、迭代优化图、混淆矩阵图）。作者特别强调该方案将机器学习的高预测性能与SHAP的可解释性相结合，无需修改代码即可替换数据集运行，适合各层次研究人
2025-11-09 22:43:48
291
原创 基于SSA-Transformer+SHAP可解释性分析的分类预测 Matlab代码
本文介绍了一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化Transformer的回归预测模型，结合SHAP可解释性分析方法。该模型针对数据多输入单输出场景，解决了传统模型预测精度与可解释性难以兼顾的问题。代码包含正常版和提速版两种SHAP计算文件，适配不同数据需求。运行环境要求MATLAB 2023b及以上版本，程序提供完整的分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图。文章详细说明了SHAP方法如何基于博弈论原理量化特征贡献，并展示了模型在实际应用中的表现。代码可直接替换数据集使用，适合各类用户快速上手。
2025-11-09 22:42:51
323
原创 多输入单输出回归预测全家桶！劲爆更新！
多输入单输出回归预测全家桶！尽请关注!不断更新中！！！注：Matlab版本推荐2023b以及以上，即可全部胜任(各个程序所需版本不同)关注好，不定时更新哦 ！！！首次更新就是王炸，直接带来61款回归预测模型！
2025-11-08 20:55:23
899
原创 多输入单输出分类预测全家桶！震撼来袭！！！
【摘要】本文介绍了一套全面的Matlab分类预测代码集，包含50种多输入单输出分类模型。该代码集涵盖30种基础分类模型、7种优化模型、9种组合模型以及2种可解释分析模型，支持二分类和多分类任务。代码要求Matlab 2023b及以上版本运行，提供中文注释、测试数据集和多种可视化结果（分类效果图、迭代优化图、混淆矩阵等）。购买多个代码可享优惠，适合新手学习使用。
2025-11-06 23:23:22
1015
原创 [25年7月算法]基于CCO-Transformer-BiGRU+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杜鹃鲶鱼算法优化的CCO-Transformer-BiGRU+SHAP回归预测模型，结合SHAP可解释性分析实现多输入单输出预测。该模型解决了复杂模型可解释性问题，通过SHAP分析量化特征贡献，平衡预测精度与解释能力。程序提供两种SHAP计算版本（常规/提速），支持MATLAB2023b以上环境运行，附带详细使用说明和测试数据集。文章还展示了模型的分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图等运行结果，适合机器学习研究者和新手使用。
2025-11-06 22:51:45
378
原创 [25年7月算法]基于CCO-Transformer-GRU+SHAP可解释性分析的分类预测 Matlab代码
《基于CCO-Transformer-GRU模型的可解释回归预测方法》摘要：本文提出一种结合杜鹃鲶鱼算法优化的Transformer-GRU混合模型(CCO-Transformer-GRU)，用于多输入单输出的回归预测任务。该模型配套SHAP可解释性分析工具包，包含标准版和提速版两种实现方式，有效解决了复杂模型预测结果解释难题。方法采用博弈论Shapley值原理，量化各特征对预测的贡献度，实现预测精度与可解释性的统一。实验表明，该方法在保持高预测精度的同时，能直观展示决策依据，为模型优化和决策分析提供支持。
2025-11-06 22:50:30
383
原创 [25年7月算法]基于CCO-Transformer-BiLSTM+SHAP可解释性分析的分类预测 Matlab代码
本文介绍了一种基于CCO-Transformer-BiLSTM和SHAP的可解释性回归预测模型。该模型采用杜鹃鲶鱼算法优化Transformer结合BiLSTM网络，实现多输入单输出预测，并通过SHAP提供可解释性分析。为解决SHAP计算速度问题，提供了正常版和提速版两种方案。文章详细说明了模型的运行环境（MATLAB 2023b+）、数据格式（excel）以及代码特点（中文注释、高质量）。同时展示了模型的分类效果图、优化迭代图等可视化结果。该模型将机器学习预测能力与SHAP解释能力结合，为复杂系统建模提供
2025-11-06 22:47:48
334
原创 [25年7月算法]基于CCO-Transformer+SHAP可解释性分析的分类预测 Matlab代码
《基于杜鹃鲶鱼优化Transformer的回归预测模型》摘要：本研究开发了一种结合CCO-Transformer和SHAP可解释性分析的数据预测模型，通过杜鹃鲶鱼算法优化Transformer框架，实现了多输入单输出的高精度回归预测。创新性地提供了提速版SHAP计算方法，有效解决了原算法运行效率问题。该模型不仅具备优异的预测性能，还能通过SHAP方法直观展示特征贡献度，将机器学习预测过程转化为可解释的决策依据。系统采用MATLAB 2023b环境开发，附带完整测试数据集和详细使用说明，支持分类和回归任务，为
2025-11-05 23:15:01
399
原创 [25年7月算法]基于CCO-Transformer-LSTM+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杜鹃鲶鱼算法优化Transformer-LSTM混合模型(CCO-Transformer-LSTM)的回归预测方法，结合SHAP可解释性分析。该模型针对数据多输入单输出场景，提供了两种SHAP计算版本（标准版和提速版）以适应不同需求。文章详细阐述了SHAP分析的理论基础及其在模型解释中的优势，并展示了该方法在预测精度和可解释性方面的平衡。配套MATLAB代码(2023b及以上版本)提供完整实现，包含分类效果图、迭代优化图等可视化结果，附带测试数据集和中文注释。该成果基于2025年发表
2025-11-05 23:12:35
425
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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