CPO-CNN-GRU-Attention多特征分类预测 Matlab代码 (多输入单输出)【24年新算法】

最新推荐文章于 2026-01-06 14:53:15 发布
原创 最新推荐文章于 2026-01-06 14:53:15 发布 · 354 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#算法 #cnn #gru #CPO #冠豪猪算法 #注意力机制

目录

1、代码简介

2、代码运行结果展示

3、代码获取方式

1、代码简介

CPO-CNN-BiGR-Attention多特征分类预测 Matlab代码 (多输入单输出) 【24年新算法】

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.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

注：

1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2021b及其以上。

2️⃣、代码中文注释清晰，质量极高

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。 适合新手小白

2、代码运行结果展示

3、代码获取方式

点击下方了解更多！

MATLAB算法实战应用案例精讲-【深度学习】评估指标（最终篇）
qq_36130719的博客
07-12 532
自推荐系统研究开始以来，对预测和推荐结果的评估一直都是十分重要的环节，一个推荐算法的优劣直接体现在其在这些评估指标上的表现。一般来说，按照推荐任务的不同，最常用的推荐质量度量方法可以划分为三类：（1）对预测的评分进行评估，适用于评分预测任务。（2）对预测的item集合进行评估，适用于Top-N推荐任务。（3）按排名列表对推荐效果加权进行评估，既可以适用于评分预测任务也可以用于Top-N推荐任务。。
【SCI2区】豪猪优化算法CPO-CNN-GRU-Attention用电需求预测Matlab实现
Matlab_fudao的博客
09-13 888
随着社会经济的快速发展和人们生活水平的不断提高，用电需求呈现出持续增长的趋势。准确预测用电需求对于电力系统规划、运行和管理至关重要，能够有效提升电力系统效率，降低能源消耗，并提高电力供应的可靠性。近年来，深度学习技术在电力负荷预测领域取得了显著进展，其中卷积神经网络 (CNN) 和门控循环单元 (GRU) 由于其强大的特征提取和时间序列建模能力，成为电力负荷预测的热门选择。
[独家原创未发表]Matlab 基于CPO-Transformer-BiGRU-SVM多特征分类预测 （多输入单输出）[24年算法]
small_ccb的博客
09-27 293
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。2.评价指标包含：分类准确率、灵敏度、特异性曲线下面积(AUC值)、卡帕(Kappa)系数、召回率、精确率、F1分数。1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上【如果没有可私信我，我赠送】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。2️⃣、代码中文注释清晰，质量极高。
CNN-GRU-Attention（12种算法优化CNN-GRU-Attention多特征输入超前24步预测)
2401_83250053的博客
05-07 1213
CNN-GRU-Attention模型结构结合了卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）和注意力机制（Attention）来进行时间序列数据的预测或分类任务。以霜冰RIME优化CNN-GRU-Attention预测效果为例，其效果如图。
Matlab代码 基于CPO-CNN-GRU-Attention四模型回归预测一键对比(多输出单输出)
small_ccb的博客
09-03 272
【摘要】本文介绍了一套基于CPO-CNN-GRU-Attention等四种模型的多变量回归预测Matlab代码，实现一键对比预测功能。代码特点包括：单main文件运行即可输出所有结果图像；支持excel数据格式；采用2024年新算法CPO优化隐藏层节点数等参数；兼容其他优化算法替换。代码已在MATLAB2020b+环境调试完成，包含中文注释和测试数据集，评价指标全面，特别适合科研预测需求。该CPO算法已发表于中科院1区SCI期刊，具有较强性能优势。
CPO-CNN-GRU-Attention、CNN-GRU-Attention、CPO-CNN-GRU、CNN-GRU四模型多变量时序预测对比
m0_60703264的博客
01-26 1013
多变量时序预测在诸多领域扮演着至关重要的角色，例如金融、气象和工业控制等。近年来，深度学习方法在时序预测任务中取得了显著的进展。本文旨在系统地比较四种基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（GRU）的不同架构，包括CPO-CNN-GRU-Attention、CNN-GRU-Attention、CPO-CNN-GRU 和 CNN-GRU，在多变量时序预测任务中的表现。CPO（Conditional Probability Operator）引入概率分布的概念，旨在提升模型的预测能力。
CNN-BiGRU-Attention分类预测+SHAP分析+特征依赖图！Matlab代码实现
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
10-28 957
CNN-BiGRU-Attention分类预测+SHAP分析+特征依赖图！Matlab代码实现
【没发表过创新点】【多变量输入超前多步预测】基于CPO-CNN-GRU-Attention的风电功率预测研究（Matlab代码实现）
ssswww56的博客
08-31 1013
基于CPO-CNN-GRU-Attention的风电功率预测研究，通过算法融合与优化、多模型协同作用以及超前多步预测等创新点，有效提高了风电功率预测的精度和鲁棒性。未来研究可以进一步探索其他优化算法和深度学习模型在风电功率预测中的应用，以及如何将多种预测方法进行有效融合，以进一步提高预测性能。同时，还可以考虑将预测结果应用于电网调度、风电场运维等实际场景中，实现预测与决策的一体化。
CPO-CNN-LSTM-Attention、CNN-LSTM-Attention、CPO-CNN-LSTM、CNN-LSTM四模型对比多变量时序预测Matlab代码
qq_59747472的博客
02-10 888
多变量时序预测在金融、气象、交通等诸多领域都扮演着关键角色。准确预测未来状态，能帮助决策者制定合理的策略，避免潜在的风险。近年来，深度学习技术在时序预测领域取得了显著进展，涌现出各种复杂的混合模型，旨在捕捉数据中更深层次的依赖关系。本文将深入探讨并对比四种不同的深度学习模型在多变量时序预测中的性能：CNN-LSTM、CPO-CNN-LSTM、CNN-LSTM-Attention和CPO-CNN-LSTM-Attention。
【SCI2区】豪猪算法CPO-CNN-GRU-Attention用电需求预测【含Matlab源码 7720期】.zip
09-23
4.4.2 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化CNN-GRU-Attention用电需求预测 4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化CNN-GRU-Attention用电需求预测 4.4.4 鲸鱼算法WOA/麻雀算法SSA优化CNN-GRU-Attention用电需求预测 4.4.5 ...
【SCI2区】豪猪优化算法CPO-CNN-GRU-Attention用电需求预测Matlab实现.rar
09-11
本压缩包文件“【SCI2区】豪猪优化算法CPO-CNN-GRU-Attention用电需求预测Matlab实现”提供了用电需求预测的一个完整解决方案。它结合了豪猪优化算法、卷积神经网络、门控循环单元和注意力机制的综合优势，使用...
基于NRBO-CNN-BiLSTM-Attention的多变量时序预测MATLAB实现及详解 BiLSTM
05-17
内容概要：本文介绍了最新的NRBO-CNN-BiLSTM-Attention多变量时序预测模型，该模型利用了牛顿-拉夫逊优化算法（NRBO）对卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）和注意力机制（Attention）进行优化，...
01_树的 dfs 序
2403_88695928的博客
12-31 1178
本文介绍了算法竞赛中树的DFS序（dfn序）这一重要概念。文章首先讲解了基于先序遍历的dfn序定义及其代码实现，通过深度优先遍历为树节点编号。随后阐述了dfn序的三个关键性质：子树dfn序的连续性、祖先节点编号小于子孙节点、子树编号区间计算公式。文章重点展示了dfn序的两个应用：高效判断节点是否在子树中（时间复杂度从O(nq)优化到O(n+q)），以及将树上问题转化为序列问题以便使用线段树等数据结构处理。最后提供了两道模板题（DFS序1和DFS序2）的完整代码实现，演示了如何利用树状数组和线段树来维护dfn
leetcode算法（144.二叉树的前序遍历）
m0_61706299的博客
01-05 353
leetcode算法（144.二叉树的前序遍历）
leetcode力扣——135.分发糖果
Xiaoyuan_he的博客
01-04 826
从左向右看： 1，1，2，3，4，1，1，1，2，1。从右向左看： 2，1，1，1，2，1，2，1，2，1。从左向右看： 1，1，2，3，4，1，1，1，2，1。从右向左看： 2，1，1，1，2，1，2，1，2，1。小朋友的分数：2，1，3，4，5，2，2，1，3，0。得到的糖果数：2，1，2，3，4，1，2，1，2，1。小朋友的分数：2，1，3，4，5，2，2，1，3，0。小朋友的分数：2，1，3，4，5，2，2，1，3，0。得到的糖果数：2，1，2，3，4，1，2，1，2，1。
四大子词分词算法详解
ekkoalex的博客
01-03 766
算法方向合并准则优点代表模型BPE自底向上频率最高简单高效GPT-2BBPE自底向上频率最高(字节级)多语言友好WordPiece自底向上似然最大更优的概率模型BERTUnigram自顶向下损失最小多种分词，可计算概率T5, XLNet。
算法和数据结构--时间复杂度和空间复杂度
最新发布
HD12345432的博客
01-06 463
本文聚焦时间复杂度与空间复杂度这两个衡量算法效率的核心指标，旨在帮助读者理解其本质与应用价值。首先阐释两者的基础定义、表示方法及核心作用，解决硬件差异、数据量变化导致的算法评判偏差问题；随后详细拆解计算原则与步骤，梳理常见复杂度类型及对应场景；通过冒泡排序、二分查找等实例深化理解，探讨时间与空间的权衡逻辑，纠正常见认知误区。最终助力读者掌握复杂度分析方法，为算法选择与优化提供科学依据，提升算法思维与开发实践能力。
几何平均值最大子数组
y245166349的专栏
01-05 690
从一个长度为N的正数数组numbers中找出长度至少为L且几何平均值最大子数组，并输出其位置和大小。（K个数的几何平均值为K个数的乘积的K次方根） 若有多个子数组的几何平均值均为最大值，则输出长度最小的子数组。 若有多个长度相同的子数组的几何平均值均为最大值，则输出最前面的子数组。
算法——模拟
abjgdgf的博客
01-02 702
紧跟一个正整数，表示此项系数的绝对值（如果一个高于 0 次的项，其系数的绝对值为 1，则无需输出 1）。如果 x 的指数大于 1，则接下来紧跟的指数部分的形式为“xb”，其中 b 为 x 的指数；如果 x 的指数为 1，则接下来紧跟的指数部分形式为 x；第二行有 n+1 个整数，其中第 i 个整数表示第 n−i+1 次项的系数，每两个整数之间用空格隔开。给出一个不大于 9 的正整数 n，输出 n×n 的蛇形方阵。号，如果多项式 n 次项系数为负，则多项式以。第一行 1 个整数，n，表示一元多项式的次数。
从工程经验角度分析直流无刷电机FOC控制（四）无感滑膜算法
weixin_41011452的博客
12-31 248
因为d 轴就是“专门被定义成与永磁体磁链对齐的那条轴”，所以只有d轴有ψf​，而q轴是超前d轴90°，和d轴正交，所以q轴的永磁体磁链为0（因为投影在磁链轴上是0）。根据α-β和d-q坐标投影关系。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值