Matlab代码 基于CPO-CNN-LSTM-Attention四模型多变量时序预测一键对比(多输出单输出)

基于CPO-CNN-LSTM-Attention、CNN-LSTM-Attention、CPO-CNN-LSTM、CNN-LSTM、四模型多变量时序预测一键对比(仅运行一个main即可) [原创未发表] Matlab代码

可赠送CPO原文献

每个模型的预测结果和组合对比结果都有！

1.无需繁琐步骤，只需要运行一个main即可一键出所有图像。

2.程序已经调试好，无需更改代码替换数据集即可运行！！！数据格式为excel！

3.CPO优化参数为：隐藏层节点数，学习率，正则化系数

4.CPO作为24年新算法，冠豪猪优化器(Crested Porcupine Optimizer，CPO)。该成果于2024年1月发表在中科院1区SCI期刊Knowledge-Based Systems上。目前没人用，需要论文的抓紧了！这就是机会！表现出较强的性能

5.购买前CPO可以更换为其他的优化算法！需要其他算法的都可以定制！

注：

1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2020b及其以上

2️⃣、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等，图很多，符合您的需要

3️⃣、代码中文注释清晰，质量极高

4️⃣、赠送测试数据集，可以直接运行源程序。替换你的数据即可用 适合新手小白