Matlab 基于(冠豪猪)CPO-CNN-LSTM多变量时序预测【24年新算法】(多输入单输出)

原创 已于 2024-12-21 02:16:00 修改 · 289 阅读 · 3 ·
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#cnn #lstm #算法 #CPO #冠豪猪算法 #多变量时序预测

于 2024-12-19 01:34:04 首次发布

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1、代码简介

2、代码运行结果展示

3、代码获取方式

代码获取方式在最后

1、代码简介

Matlab 基于(冠豪猪)CPO-CNN-LSTM多变量时序预测【24年新算法】(多输入单输出)

CPO优化的超参数为：隐藏层节点数、正则化系数、初始化学习率

1.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！

2.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！

注：

1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2021b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

2、代码运行结果展示

3、代码获取方式

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回归预测 | CPO-SVR冠豪猪优化支持向量机的数据多输入单输出回归预测Matlab实现
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塑料热压成型是一种广泛应用于汽车、电子等行业的制造工艺。本文提出了一种基于豪猪算法优化支持向量机（CPO-SVR）的多输入单输出（MISO）回归预测模型，用于预测塑料热压成型过程中的关键响应变量。豪猪算法是一种基于群体智能的优化算法，具有较强的全局搜索能力和收敛速度。通过优化CPO-SVR模型中的超参数，可以提高模型的预测精度和泛化能力。引言塑料热压成型是一种通过加热和加压将热塑性塑料板材成型为复杂形状的制造工艺。该工艺涉及多个输入变量，如成型温度、压力、时间等，以及一个输出变量，如成型件的厚度。
【独家原创】基于DE-Transformer多特征分类预测【24年新算法】 （多输入单输出）Matlab代码
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2.Transformer 作为一种创新的神经网络结构，深受欢迎。采用 Transformer 编码器对光伏、负荷数据特征间的复杂关系以及时间序列中的长短期依赖关系进行挖掘，可以提高光伏功率、负荷预测的准确性。【独家原创】基于DE-Transformer多特征分类预测【24年新算法】 （多输入单输出）Matlab代码。3️⃣、运行结果图包括分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图等，如下所示。4️⃣、赠送测试数据集，可以直接运行源程序。DE优化的超参数为：自注意力机制中的头数。可直接运行，适合小白新手。
CPO-CNN-LSTM-Attention、CNN-LSTM-Attention、CPO-CNN-LSTM、CNN-LSTM四模型对比多变量时序预测
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CPO-CNN-LSTM-Attention、CNN-LSTM-Attention、CPO-CNN-LSTM、CNN-LSTM四模型对比多变量时序预测
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CPO-CNN-BiLSTM-Attention、CNN-BiLSTM-Attention、CPO-CNN-BiLSTM、CNN-BiLSTM四模型对比多变量时序预测
CPO-CNN-LSTM-Multihead-Attention单变量时序预测 Matlab代码 (单输入单输出)
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基于冠豪猪算法优化卷积神经网络结合长短期记忆神经网络结合多头注意力机制()的单变量时序预测(单输入单输出)CPO-CNN-LSTM-Multihead-Attention单变量时序预测 Matlab代码 (单输入单输出)隐藏层节点数、正则化系数、初始化学习率1.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！2.CPO作为24年新算法，冠豪猪优化器该成果于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！
Matlab代码 基于CPO-CNN-LSTM-Attention 5 模型多变量时序预测一键对比(多输出单输出)
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基于CPO-CNN-LSTM-Attention、CPO-CNN-LSTM、CNN-LSTM、LSTM、CNN五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。目前没人用，需要论文的抓紧了！2️⃣、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等，图很多，符合您的需要。4️⃣、赠送测试数据集，可以直接运行源程序。5.购买前CPO可以更换为其他的优化算法！3️⃣、代码中文注释清晰，质量极高。数据格式为excel！2.程序已经调试好，2、代码运行结果展示。
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今天给大家带来一期绝对创新且工作量足够的代码，以往的分解大多只进行一次，对于高频项的挖掘不够充分，导致其预测精度较低。况且，目前的分解方法大多已经入不了审稿人的法眼，如果没有进一步的创新，很容易被拒稿。
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目前没人用，需要论文的抓紧了！2️⃣、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等，图很多，符合您的需要。4️⃣、赠送测试数据集，可以直接运行源程序。1.无需繁琐步骤，只需要运行一个main即可一键出所有图像。1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2020b及其以上。5.购买前CPO可以更换为其他的优化算法！每个模型的预测结果和组合对比结果都有！3️⃣、代码中文注释清晰，质量极高。数据格式为excel！2.程序已经调试好，
基于冠豪猪算法优化时间卷积网络(CPO-TCN)的数据多变量时序预测附Matlab代码
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在工业生产、能源调度、金融市场等领域，多变量时序数据蕴含着复杂的动态关联与潜在规律，精准预测这类数据对决策优化至关重要。传统时间卷积网络（TCN）虽在时序建模中表现出色，但网络超参数（如卷积核大小、通道数、 dropout 率等）的选择依赖经验试错，易导致模型陷入局部最优，影响预测精度。2025 年，受冠豪猪 “防御 - 觅食” 行为启发的冠豪猪优化算法（CPO）凭借强全局搜索能力，为 TCN 超参数优化提供了新方案。本文将详细拆解 CPO-TCN 模型的构建逻辑、优化过程及在多变量时序预测场景中的应用。
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文章还探讨了高维多变量时序数据的复杂性、LSTM超参数调优困难等挑战及其解决方案，最后阐述了项目模型架构，包括数据预处理、LSTM网络构建、CPO优化算法和模型训练与评估四大模块，并给出了MATLAB实现的具体代码...
【多变量时间序列预测】 Matlab实现CPO-CNN-LSTM-Attention冠豪猪优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制多变量回归预测（SE注意力机制）（含模型描述及示例代码）
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内容概要：本文档详细介绍了基于Matlab实现的CPO-CNN-LSTM-Attention模型，该模型结合了冠豪猪优化算法（CPO）、卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和SE注意力机制，用于多变量时间序列预测。项目旨在解决...
Matlab实现CPO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention冠豪猪算法（CPO）优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测的详细项目实例（含完整的程序，GUI设
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该项目结合冠豪猪优化（CPO）算法、卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和多头注意力机制（Multi-head Attention），优化和改进传统时间序列预测模型，提升预测的准确性和训练效率。文档从项目背景出发，...
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【人工智能领域】-YOLO目标检测算法全解析（含大白话解释）
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