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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 【免费获取】Matlab 心率优化算法（HRO)，包含23种测试函数及定性分析
本文介绍一种基于人体心率调节机制的新型元启发式优化算法——心率优化算法（HRO），灵感源自心率变异性（HRV）与自主神经系统动态行为，通过心动过速加速全局探索、心动过缓强化局部开发，并融合正交学习策略保持种群多样性。该算法由MosaE.Hosney等人于2026年3月发表于《Scientific Reports》。代码包含23个测试函数及定性分析，支持多种模型优化与组合预测，适用于分类、回归、时序预测、锂电池寿命预测、路径规划等多领域应用，可定制改进算法或集成深度学习模型。
2026-11-09 16:00:20
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原创 基于SARIMA/mSARIMA/SARIMAX的单变量时序预测+递归预测(单输入单输出) Matlab
本文介绍基于SARIMA、mSARIMA与SARIMAX三种ARIMA变体的单变量时间序列预测代码，支持递归预测（单输入单输出），可在Matlab中一键切换模型。附运行结果展示，直观对比各模型性能。代码获取方式详见下方链接。
2026-11-05 22:10:34
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原创 基于快速傅里叶变换FFT的时间序列信号分解模型 Matlab代码(单变量时序)
本文介绍基于快速傅里叶变换（FFT）的单变量时间序列信号分解Matlab代码。FFT具备高效计算、直观频谱分析、幅相信息保留、便捷滤波及可逆重构等优势，适用于平稳信号的频率特征提取与故障诊断。代码实现简洁，支持实时处理与硬件部署，广泛应用于机械、电力、通信等领域。运行结果清晰展示信号频域分解效果，便于后续分析与处理。获取方式详见下方链接。
2026-11-05 22:08:35
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原创 基于FTO/CPO/SSA/WOA/GWO-ICEEMDAN的信号分解算法一键对比 (单变量时序)
本文介绍一种基于2026年3月发表于JCR一区期刊《Knowledge-Based Systems》的傅里叶变换优化算法（FTO）改进ICEEMDAN的信号分解方法，融合FTO、CPO、SSA、WOA、GWO五种优化算法，自动优化参数Nstd与NE，实现单变量时序信号的高效、自适应分解。该方法具备强抗噪性、抑制模态混叠、提升本征特征提取能力，结果自动导出至Excel，支持数据替换与一键运行，适用于复杂信号处理场景。
2026-11-05 22:07:31
245
原创 [一键切换]基于SSA-ICEEMDAN的时间序列信号分解模型 Matlab代码(单变量时序)
基于麻雀搜索算法（SSA）优化的ICEEMDAN时间序列分解模型，支持四种熵值（包络熵、样本熵、信息熵、排列熵）一键切换作为适应度函数，提升信号分解精度。该方法具备强抗噪性、自适应参数调节及物理意义明确的模态分离能力，可高效处理复杂噪声信号。代码兼容Excel数据输入，运行主程序main即可自动完成分解并导出结果，操作简便，适用于多种信号分析场景。
2026-11-05 22:06:32
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原创 基于NRBO-ICEEMDAN的信号分解算法 (单变量时序)
本文提出一种基于牛顿拉夫逊优化算法（NRBO）改进的ICEEMDAN信号分解方法，有效优化参数惩罚因子与模态数K，提升单变量时序信号分解精度。该方法具备强抗噪性、自适应性及物理意义明确的IMFs提取能力，显著抑制模态混叠。代码支持Matlab直接运行，输入Excel数据即可自动导出结果，无需手动调参，适用于复杂信号处理场景。相关成果发表于2024年中科院2区TOP期刊。
2026-11-05 22:05:31
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原创 基于DQNOA-GCN多变量回归预测(多输入单输出) Matlab代码
基于深度Q网络优化算法（DQNOA）优化图卷积网络（GCN）的多变量回归预测模型，采用Matlab实现（多输入单输出），自动优化学习率与hOut超参数。代码支持Excel数据格式，已调试完成，替换数据即可运行。提供6+6可视化分析图（误差+分布），含详细Word解释文档。评价指标丰富（R²、MAE、MSE等），注释清晰，适合新手。算法源自2026年发表于中科院1区期刊的前沿研究，性能优越，限时赠送测试集，可私信更换其他优化算法。
2026-11-04 23:29:09
189
原创 基于图卷积神经网络GCN多变量回归预测(多输入单输出) Matlab代码
本文介绍基于GCN的多变量回归预测Matlab代码，支持多输入单输出任务。代码已调试完成，直接替换Excel数据即可运行，配备中文注释、完整评价指标（R²、MAE、MSE等）及可视化图表，适合新手使用。支持MATLAB 2022a及以上版本，附赠测试数据集，快速上手高效建模。
2026-11-04 23:02:00
529
原创 VMD-DQNOA-Transformer-BiLSTM 4模型多变量时序预测一键对比 (多输入单输出)
本文介绍一款基于VMD-DQNOA-Transformer-BiLSTM等四模型的多变量时序预测Matlab代码，支持一键对比。代码采用北半球光伏功率数据，含详细运行步骤与中文注释，无需修改即可运行。使用最新发表的DQNOA算法优化参数，性能优越，支持更换优化算法。配备测试数据集、多种评价指标（R²、MAE、RMSE等）及可视化图表，适用于新手，运行环境要求MATLAB 2023b及以上。
2026-11-03 22:00:08
275
原创 Matlab代码 基于DQNOA-CNN-LSTM-Attention四模型多变量时序预测一键对比(多输出单输出)
本文介绍一款基于DQNOA-CNN-LSTM-Attention等四模型的多变量时序预测Matlab代码，支持一键运行对比所有模型结果。代码已调试完成，仅需替换Excel数据即可直接运行，含详细中文注释、多种评价指标（R²、MAE、MSE等）及丰富可视化图表。采用最新发表于中科院1区期刊的DQNOA优化算法，可自适应优化网络参数，支持定制其他优化算法。适合新手快速上手，附赠测试数据集，高效便捷。
2026-11-03 21:58:16
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原创 DQNOA-TCN-Transformer-BiGRU的多变量回归预测 Matlab (多输入单输出)
本项目基于DQNOA优化的TCN-Transformer-BiGRU模型，实现多变量回归预测（多输入单输出），采用MATLAB 2023b及以上版本运行，数据格式为Excel。DQNOA算法自适应优化滤波器数、隐藏层节点数、学习率及L2正则化系数，性能优越，发表于2026年JCR/中科院1区期刊。代码注释清晰，含多种评价指标（R²、MAE、RMSE等）与可视化图表，附赠测试数据集，替换即可运行，适合新手。
2026-11-03 21:56:52
215
原创 基于(WGAN-SN(SVD)-GP)的改进的生成对抗网络 Matlab代码 附带操作步骤，适合新手小白
本工作在WGAN-GP基础上引入精确SVD替代幂迭代的谱归一化，构建“软硬双约束”架构。通过每次更新后对卷积核进行SVD分解，严格限制判别器Lipschitz常数于1以内，彻底消除近似误差与累积偏差。该方法理论严谨、计算开销可控，显著提升小样本时序数据训练稳定性与抗模式坍塌能力，且与梯度惩罚协同效果优异，代码可直接部署使用。
2026-11-02 18:02:26
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原创 基于VMD-KPCA-PLO-PINN的锂电池SOH估计 [电池特征提取+SOH估计]Matlab代码（多输入单输出）
本文介绍基于VMD-KPCA-PLO-PINN的锂电池SOH估计Matlab代码，利用NASA B0005数据集实现多输入单输出的健康状态预测。通过VMD与KPCA提取特征，结合PINN物理模型引入物理残差，提升估计精度。代码分三步运行：趋势分析、特征提取与SOH估算，支持有限差分与自动微分两种方式。附完整中文注释、多种评价指标（R²、MAE、RMSE等）及可视化图表，兼容2023b及以上版本，提供测试数据集，便于快速上手，适合初学者使用。
2026-10-30 23:05:03
200
原创 基于(CNN-CBAM-GRU)卷积网络-CBMA注意力-回归预测 Matlab
本文介绍基于CNN-CBAM-GRU的多变量回归预测Matlab代码，采用6+6模式可视化展示误差与分布分析结果，包含12张高质量图表及Word解释文档。模型输入为膜面积、流速、浓度等6个特征，输出单变量，使用FO工艺数据库，集成轻量级CBAM注意力机制，提升精度且计算高效。支持直接运行，数据格式为Excel，附测试集与中文注释，兼容MATLAB 2022b及以上版本，评价指标全面，适合新手快速上手。
2026-10-29 17:26:16
43
原创 基于(CNN-CBAM-BiGRU)卷积网络-CBMA注意力-双向门控循环单元回归预测 Matlab
本项目基于CNN-CBAM-BiGRU模型，实现多变量回归预测（多输入单输出），采用FO工艺数据库，输入包括膜面积、流速及浓度等6项参数。通过6+6模式可视化展示误差与分布分析图，含丰富评价指标（R²、MAE、RMSE等）。代码已调试，支持MATLAB 2022b及以上版本，数据格式为Excel，附赠测试集与中文注释，可直接运行，适合新手快速上手。
2026-10-29 17:25:12
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原创 基于(CNN-CBAM-BiGRU)卷积网络-CBMA注意力-双向门控循环单元分类预测 Matlab
本文介绍一款基于CNN-CBAM-BiGRU的多特征分类预测Matlab代码，支持多输入单输出。采用CBAM注意力机制，有效提升模型精度，计算开销小，易于部署。代码已调试完成，兼容Excel数据格式，附带测试集与中文注释，运行环境为MATLAB 2022b及以上，结果包含分类图、混淆矩阵等可视化图表，适合初学者快速上手。
2026-10-29 17:24:22
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原创 基于(CNN-CBAM-GRU)卷积网络-CBMA注意力-门控循环单元分类预测 Matlab
本文介绍一款基于CNN-CBAM-GRU的多特征分类预测Matlab代码，支持多输入单输出任务。代码已调试完成，直接替换Excel数据即可运行，配备清晰中文注释与测试数据集，适合新手。CBAM注意力机制有效提升模型精度，计算开销小。运行环境要求MATLAB 2022b及以上，结果包含分类图、混淆矩阵等可视化图表。
2026-10-29 17:22:50
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原创 基于(CNN-CBAM-BiGRU)卷积网络-CBMA注意力-双向门控循环单元单变量时序预测
基于(CNN-CBAM-BiGRU)卷积网络-CBAM注意力-双向门控循环单元单变量时序预测 (单输入单输出) Matlab代码由于之前的图像分析太少，本次更新采用6+6模式来实现对模型结果的可视化展示！！！分为6个基础误差分析图像+6个统计分布分析图像！！！赠送word图像解释！1.程序已经调试好，数据采用电力数据进行测试，无需更改代码替换数据集即可运行！！！数据格式为excel！2.CBAM（卷积块注意力模块）
2026-10-29 17:21:37
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原创 基于(CNN-CBAM-GRU)卷积网络-CBMA注意力-门控循环单元单变量时序预测
本文介绍基于CNN-CBAM-GRU的单变量时序预测Matlab代码，融合卷积网络、CBAM注意力机制与门控循环单元，提升预测精度。采用电力数据集（Excel格式），无需修改即可运行，支持6+6组可视化分析图（误差+分布），附赠Word图文解析。代码注释详尽，兼容MATLAB 2022b及以上版本，包含R²、MAE、MSE等多指标评估，适合新手快速上手。
2026-10-28 16:37:47
105
原创 基于(CNN-CBAM-BiLSTM)卷积网络-CBMA注意力-双向长短期记忆神经网络单变量时序预测
本文介绍基于CNN-CBAM-BiLSTM的单变量时序预测Matlab代码，采用6+6模式可视化展示误差与分布分析结果，包含12幅高质量图表及Word解释文档。模型融合卷积网络、CBAM注意力机制与双向LSTM，有效提升预测精度。支持Excel数据直接运行，附赠测试集，注释清晰，兼容MATLAB 2022b及以上版本，适合新手快速上手。
2026-10-28 16:35:16
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原创 基于(CNN-CBAM-LSTM)卷积网络-CBMA注意力-长短期记忆神经网络单变量时序预测
本文介绍基于CNN-CBAM-LSTM的单变量时序预测Matlab代码，采用6+6模式可视化展示误差与分布分析结果，包含12张高质量图表及Word解释文档。模型融合CBAM注意力机制，提升特征提取精度，计算高效。数据为电力负荷Excel格式，无需修改即可运行，支持R²、MAE、MSE等多指标评估，注释清晰，适合新手。需MATLAB 2022b及以上版本，附赠测试数据集，可快速替换使用。
2026-10-28 16:34:21
188
原创 基于(WGAN-GP)带梯度惩罚的改进的生成对抗网络 Matlab代码 附带操作步骤，适合新手小白
WGAN-GP通过引入梯度惩罚替代权重剪裁，有效解决WGAN的梯度消失/爆炸、超参数敏感及不兼容Adam优化器等问题。其在保持Lipschitz约束的同时，提升训练稳定性与收敛速度，且几乎无需调参，支持高效使用Adam优化器，显著优于原始WGAN。
2026-10-28 15:53:16
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原创 基于改进的生成对抗网络(WGAN) Matlab代码 附带操作步骤，适合新手小白
WassersteinGAN（WGAN）通过引入Wasserstein距离替代传统GAN中的KL/JS散度，有效解决梯度消失、训练不稳定与模式崩溃问题。其核心在于利用推土机距离衡量分布差异，提供连续梯度信号，并通过权重剪裁保证判别器Lipschitz连续性。该方法显著提升训练稳定性与生成质量，实现更均衡的生成器-判别器协同优化。代码已适配自动数据识别，运行结果直观展示高质量生成效果，助力图像等复杂数据生成任务。
2026-10-28 11:26:09
147
原创 [C-MAPSS数据]基于CNN的航空发动机寿命预测 Matlab代码【数据处理+寿命预测+区间预测】
C-MAPSS数据集包含四种工况，训练集每台发动机运行至失效，末周期RUL为0，其余周期向前递增获取真实寿命。为降低模型学习难度并聚焦临近失效阶段，将RUL超过125的值截断为125，便于与经典研究对比。数据划分时仅保留每台发动机最后15个周期的14个关键传感器数据，测试集为100台发动机的15×14特征序列。训练中抽取10%作为验证集，最终在测试集上对2台发动机进行全寿命预测，提升预测精度与实用性。
2026-10-27 15:08:24
195
原创 [C-MAPSS数据]基于BiGRU的航空发动机寿命预测 Matlab代码【数据处理+寿命预测+区间预测】
C-MAPSS数据集含四种工况，训练集每台发动机运行至寿命耗尽，末周期RUL为0，其余周期向前递增。为降低模型学习难度并聚焦失效临近阶段，将RUL截断至125（经典阈值），超过部分统一设为125。数据划分时仅保留每台发动机最后15个周期的特征（14个关键传感器），形成100×15×14的测试集结构。训练中抽取10%作为验证集，测试集使用官方数据进行全寿命预测，提升对临近失效阶段的预测精度。
2026-10-27 15:07:26
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原创 [C-MAPSS数据]基于GRU的航空发动机寿命预测 Matlab代码【数据处理+寿命预测+区间预测】
C-MAPSS数据集含四种工况，训练集每台发动机运行至失效，末周期RUL为0，前序周期RUL递增。为降低模型学习难度，将超过125的RUL截断为125，聚焦临近失效阶段预测。数据集按每台发动机最后15个周期、14个关键传感器划分，测试集为100个ID×15×14。训练时保留10%作验证，最终在FD001上进行全寿命预测，提升模型对失效临界区的预测精度。
2026-10-27 14:51:42
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原创 [C-MAPSS数据]基于BiLSTM的航空发动机寿命预测 Matlab代码【数据处理+寿命预测+区间预测】
C-MAPSS数据集包含四种工况，训练集每台发动机运行至寿命耗尽，末周期RUL为0，其余周期向前递增获取真实寿命。为降低模型学习难度并聚焦失效临近阶段，将RUL超过125的值截断为125（常用阈值）。数据划分时仅保留每台发动机最后15个周期状态，选取14个关键传感器，形成100×15×14测试集结构。训练中抽10%作验证，基于官方测试集进行全寿命预测，提升模型在临界失效区间的预测精度。
2026-10-27 11:32:36
333
原创 [C-MAPSS数据]基于LSTM的航空发动机寿命预测 Matlab代码 【数据处理+寿命预测+区间预测】
C-MAPSS数据集包含四种工况，训练集每台发动机运行至失效，末周期RUL为0，其余周期向前递增。为降低模型学习难度并聚焦失效临近阶段，将RUL超过125的值截断为125（常用阈值）。数据划分时仅保留每台发动机最后15个周期的14个关键传感器数据，测试集为100个ID×15×14。训练中使用10%训练集作验证，最终在FD001上对2台发动机进行全寿命预测，提升模型对近失效阶段的预测精度。
2026-10-27 11:25:46
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原创 (独家首发)基于(CNN-CBAM-BiLSTM)卷积网络-CBMA注意力-双向长短期记忆神经网络回归预测 Matlab
本文介绍一款基于CNN-CBAM-BiLSTM的多变量回归预测Matlab代码，实现6+6模式可视化分析（6类误差图+6类分布图），涵盖膜面积、流速、浓度等输入特征，采用FO工艺数据库。CBAM注意力机制提升模型精度且计算高效，支持直接运行，数据格式为Excel，附赠测试集与Word图文解析，注释清晰，适合新手，兼容MATLAB 2022b及以上版本。
2026-09-16 21:33:06
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原创 (独家首发)(CNN-CBAM-BiLSTM)卷积网络-CBMA注意力-双向长短期记忆神经网络多变量时序预测
本文介绍一款基于CNN-CBAM-BiLSTM的多变量时序预测Matlab代码，采用“6+6”可视化模式，包含6类误差分析与6类统计分布图，附赠Word解析文档。模型融合CBAM注意力机制，提升特征提取精度，计算高效，支持即插即用。代码已调试完成，兼容Excel数据集，含中文注释与测试数据，适用于新手，运行环境需MATLAB 2022b及以上。
2026-09-16 21:31:50
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原创 (独家首发)基于(CNN-CBAM-BiLSTM)卷积网络-CBMA注意力-双向长短期记忆神经网络分类预测 Matlab
本文介绍一款基于CNN-CBAM-BiLSTM的多特征分类预测Matlab代码，实现多输入单输出的高效分类。代码采用轻量级CBAM注意力机制，融合通道与空间注意力，提升特征表达能力，增强模型精度且计算开销低。支持Excel数据格式，无需修改即可运行，附赠测试数据集，注释清晰，适合新手。运行环境为MATLAB 2022b及以上，结果包含分类图、混淆矩阵等可视化图表，已修正图像命名错误。
2026-09-16 21:26:59
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原创 (独家首发)基于(CNN-CBAM-LSTM)卷积网络-CBMA注意力-长短期记忆神经网络多特征分类预测 Matlab
本文介绍一款基于CNN-CBAM-LSTM的多特征分类预测Matlab代码，支持多输入单输出任务。采用轻量级CBAM注意力机制，有效提升模型对关键特征的识别能力，增强精度且计算开销小。代码已调试完成，兼容Excel数据格式，附带测试集与中文注释，运行环境为MATLAB 2022b及以上，结果包含分类图与混淆矩阵，适合新手快速上手。
2026-09-15 21:00:31
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原创 (独家首发)基于(CNN-CBAM-LSTM)卷积网络-CBMA注意力-长短期记忆神经网络多变量时序预测 Matlab
本文介绍一款基于CNN-CBAM-LSTM的多变量时序预测Matlab代码，采用“6+6”可视化模式，展示6类误差分析与6类统计分布图像，附赠Word图文解析。代码已调试完成，支持Excel数据直接运行，含中文注释、测试数据集及多种评价指标（R²、MAE、MSE等），适用于新手，兼容MATLAB 2022b及以上版本，轻量高效，即插即用。
2026-09-15 20:59:15
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原创 (独家首发)基于(CNN-CBAM-LSTM)卷积网络-CBMA注意力-长短期记忆神经网络多变量回归预测 Matlab
本文介绍一款基于CNN-CBMA-LSTM的多变量回归预测Matlab代码，实现多输入单输出预测。采用6+6模式可视化展示误差与分布分析结果，包含12类图表及Word解释文档。支持Excel数据格式，内置FO工艺数据库，输入特征涵盖膜面积、流速及浓度等。代码已调试完成，注释清晰，兼容MATLAB 2022b及以上版本，提供测试数据集，可直接运行，适合新手快速上手。
2026-09-15 20:57:44
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原创 基于TCN-Transformer-BiGRU多输出回归+SHAP可解释性分析+NSGAII Matlab代码(三目标)
本文介绍了一个结合TCN-Transformer-BiGRU深度学习模型与SHAP可解释性分析和NSGAII多目标优化的工艺参数优化框架。该模型支持多输入多输出回归预测，通过SHAP方法量化特征贡献度，提升模型可解释性；并利用NSGAII算法进行多目标优化，寻找最优工艺参数解集。代码提供完整MATLAB实现，包含数据预处理、模型训练、结果可视化和优化模块，支持直接替换Excel数据集使用。系统可输出R2、MAE等多项评估指标，适用于工艺参数优化场景，平衡了预测精度与决策可解释性。
2026-06-08 22:59:32
338
原创 基于TCN-Transformer-BiGRU多输出回归+SHAP可解释性分析+NSGAII Matlab代码(四目标)
本文介绍了一个基于TCN-Transformer-BiGRU的多输入多输出回归预测模型，结合SHAP可解释性分析和NSGAII多目标优化算法。该模型特点包括：1）采用SHAP方法增强模型可解释性，量化特征贡献；2）使用NSGAII算法进行多目标优化，寻找最优工艺参数；3）支持5输入4输出数据格式，提供详细评价指标；4）MATLAB 2023b环境运行，含中文注释和测试数据集。模型适用于需要高精度预测与决策解释的复杂工艺优化场景，通过两阶段主程序（回归预测+参数优化）实现完整分析流程。
2026-06-08 22:58:28
235
原创 [创新结合]NDO-TCN-Transformer-BiGRU的多变量回归预测 Matlab (多输入单输出)
摘要：本文介绍了一种基于NDO-TCN-Transformer-BiGRU的多变量回归预测Matlab程序。该程序采用牛顿下山优化算法(NDO)优化超参数，适用于多输入单输出的EXCEL格式数据。程序已调试完成，可直接替换数据集运行，评价指标包括R2、MAE等多项指标。运行环境要求MATLAB 2023b及以上版本，代码注释清晰，附带测试数据集，适合科研人员使用。该NDO算法成果发表于2026年JCR2区期刊。
2026-05-12 22:28:01
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原创 HHO-CNN-BiGRU-Attention回归 基于哈里斯鹰算法-卷积网络-双向门控循环单元-注意力机制多变量回归
摘要：本文介绍了一个基于HHO-CNN-BiGRU-Attention的多变量回归预测程序，该程序整合了哈里斯鹰算法、卷积网络、双向门控循环单元和注意力机制。程序已调试完成，可直接替换Excel格式数据集使用，适用于MATLAB 2021b及以上版本。代码包含中文注释，提供R2、MAE、MSE等评价指标及丰富可视化结果，并附带测试数据集，适合新手快速上手。用户可获取完整代码并直接应用于自己的数据预测任务。
2026-05-12 22:27:07
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原创 [26年3月1区算法]傅里叶变换优化算法-轻量级梯度提升机(FTO-LightGBM)多变量回归预测 Matlab
摘要：本文介绍了一种基于傅里叶变换优化的轻量级梯度提升机(FTO-LightGBM)多变量回归预测算法。该算法采用离散傅里叶变换结合频域分析的元启发式框架，能有效平衡探索与利用，2026年3月发表于JCR1区期刊。程序已调试完成，支持Excel数据格式，提供R2、MAE等多种评价指标及可视化结果。代码包含中文注释，适用于MATLAB 2021b及以上版本，附带测试数据集，方便用户直接替换数据使用。该方案特别适合算法新手快速实现多变量回归预测任务。
2026-05-12 22:26:20
57
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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