small_ccb的博客

基于核主成分分析-粒子群算法优化长短期记忆神经网络()的数据分类预测 (多输入单输出)matlab代码内含SVM、PSO-LSTM、KPCA-PSO-LSTM三个模型程序已经调试好，无需更改代码替换数据集即可运行！！！数据格式为excel！1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2018b及其以上，可实现二分类和多分类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，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。

基于核主成分分析-鲸鱼优化算法优化长短期记忆神经网络()的数据分类预测 (多输入单输出)matlab代码内含SVM、WOA-LSTM、KPCA-WOA-LSTM三个模型程序已经调试好，无需更改代码替换数据集即可运行！！！数据格式为excel！1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2018b及其以上，可实现二分类和多分类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，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。

基于轻量级梯度提升机(LightGBM)结合黑翅鸢算法(BKA)优化Transformer结合长短期记忆神经网络(LSTM)的数据多变量回归预测，Matlab代码，可直接运行，适合小白新手其中包含LightGBM+BKA-Transformer-LSTM、BKA-Transformer-LSTM、Transformer-LSTM、LSTM四模型一键对比其中采用LightGBM对原始数据的关键特征(重要度高的)进行提取(可自定义个数UCI《共享电车租赁数据集》。

基于轻量级梯度提升机(LightGBM)结合牛顿拉夫逊优化算法(NRBO)优化Transformer结合双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)的数据多变量回归预测，Matlab代码，可直接运行，适合小白新手其中包含LightGBM+NRBO-Transformer-BiLSTM、NRBO-Transformer-BiLSTM、Transformer-BiLSTM、BiLSTM四模型一键对比其中采用LightGBM对原始数据的关键特征(重要度高的)进行提取(可自定义个数UCI《共享电车租赁数据集》。

基于轻量级梯度提升机(LightGBM)结合牛顿拉夫逊优化算法(NRBO)优化Transformer结合长短期记忆神经网络(LSTM)的数据多变量回归预测，Matlab代码，可直接运行，适合小白新手其中包含LightGBM+NRBO-Transformer-LSTM、NRBO-Transformer-LSTM、Transformer-LSTM、LSTM四模型一键对比其中采用LightGBM对原始数据的关键特征(重要度高的)进行提取(可自定义个数UCI《共享电车租赁数据集》。

【独家原创】多变量回归预测 Matlab代码基于轻量级梯度提升机(LightGBM)结合黑翅鸢算法(BKA)优化Transformer结合双向门控循环单元(BiGRU)的数据多变量回归预测，Matlab代码，可直接运行，适合小白新手其中采用LightGBM对原始数据的关键特征(重要度高的)进行提取(可自定义个数UCI《共享电车租赁数据集》。季节，年份，月份，小时，节假日，工作日，天气，温度，标准化的体感温度，湿度，风速，休闲用户数，注册用户数共13个特征值，输出为租赁自行车总数。

【独家原创】多变量回归预测 Matlab代码基于轻量级梯度提升机(LightGBM)结合黑翅鸢算法(BKA)优化Transformer结合门控循环单元(GRU)的数据多变量回归预测，Matlab代码，可直接运行，适合小白新手其中采用LightGBM对原始数据的关键特征(重要度高的)进行提取(可自定义个数UCI《共享电车租赁数据集》。季节，年份，月份，小时，节假日，工作日，天气，温度，标准化的体感温度，湿度，风速，休闲用户数，注册用户数共13个特征值，输出为租赁自行车总数。

【独家原创】多变量回归预测 Matlab代码基于轻量级梯度提升机(LightGBM)结合牛顿拉夫逊优化算法(NRBO)优化Transformer结合双向门控循环单元(BiGRU)的数据多变量回归预测，Matlab代码，可直接运行，适合小白新手其中采用LightGBM对原始数据的关键特征(重要度高的)进行提取(可自定义个数UCI《共享电车租赁数据集》。季节，年份，月份，小时，节假日，工作日，天气，温度，标准化的体感温度，湿度，风速，休闲用户数，注册用户数共13个特征值，输出为租赁自行车总数。

【独家原创】多变量回归预测 Matlab代码基于轻量级梯度提升机(LightGBM)结合牛顿拉夫逊优化算法(NRBO)优化Transformer结合门控循环单元(GRU)的数据多变量回归预测，Matlab代码，可直接运行，适合小白新手其中采用LightGBM对原始数据的关键特征(重要度高的)进行提取(可自定义个数UCI《共享电车租赁数据集》。季节，年份，月份，小时，节假日，工作日，天气，温度，标准化的体感温度，湿度，风速，休闲用户数，注册用户数共13个特征值，输出为租赁自行车总数。

【独家原创】多变量回归预测 Matlab代码基于轻量级梯度提升机(LightGBM)结合牛顿拉夫逊优化算法(NRBO)优化Transformer结合双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)的数据多变量回归预测，Matlab代码，可直接运行，适合小白新手其中采用LightGBM对原始数据的关键特征(重要度高的)进行提取(可自定义个数UCI《共享电车租赁数据集》。季节，年份，月份，小时，节假日，工作日，天气，温度，标准化的体感温度，湿度，风速，休闲用户数，注册用户数共13个特征值，输出为租赁自行车总数。

[独家原创]基于LightGBM+Transformer多变量回归预测 Matlab代码 (多输入单输出)其中采用LightGBM对原始数据的关键特征(重要度高的)进行提取(可自定义个数)，作为Transformer模型的输入，本程序采用的数据集为：UCI《共享电车租赁数据集》。数据集来自波尔图大学实验室，输入特征有：季节，年份，月份，小时，节假日，工作日，天气，温度，标准化的体感温度，湿度，风速，休闲用户数，注册用户数共13个特征值，输出为租赁自行车总数。1.程序已经调试好，无需更改代码替换数据集即可运行

【独家原创】多变量回归预测 Matlab代码基于轻量级梯度提升机(LightGBM)结合黑翅鸢算法(BKA)优化Transformer结合双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)的数据多变量回归预测，Matlab代码，可直接运行，适合小白新手其中采用LightGBM对原始数据的关键特征(重要度高的)进行提取(可自定义个数UCI《共享电车租赁数据集》。季节，年份，月份，小时，节假日，工作日，天气，温度，标准化的体感温度，湿度，风速，休闲用户数，注册用户数共13个特征值，输出为租赁自行车总数。

【独家原创】多变量回归预测 Matlab代码基于轻量级梯度提升机(LightGBM)结合黑翅鸢算法(BKA)优化Transformer结合长短期记忆神经网络(LSTM)的数据多变量回归预测，Matlab代码，可直接运行，适合小白新手其中采用LightGBM对原始数据的关键特征(重要度高的)进行提取(可自定义个数UCI《共享电车租赁数据集》。季节，年份，月份，小时，节假日，工作日，天气，温度，标准化的体感温度，湿度，风速，休闲用户数，注册用户数共13个特征值，输出为租赁自行车总数。

【独家原创】多变量回归预测 Matlab代码基于轻量级梯度提升机(LightGBM)结合牛顿拉夫逊优化算法(NRBO)优化Transformer结合长短期记忆神经网络(LSTM)的数据多变量回归预测，Matlab代码，可直接运行，适合小白新手其中采用LightGBM对原始数据的关键特征(重要度高的)进行提取(可自定义个数UCI《共享电车租赁数据集》。季节，年份，月份，小时，节假日，工作日，天气，温度，标准化的体感温度，湿度，风速，休闲用户数，注册用户数共13个特征值，输出为租赁自行车总数。

独家原创]基于多变量回归预测 Matlab代码 (多输入单输出)其中采用LightGBM对原始数据的关键特征(重要度高的)进行提取(可自定义个数UCI《共享电车租赁数据集》。季节，年份，月份，小时，节假日，工作日，天气，温度，标准化的体感温度，湿度，风速，休闲用户数，注册用户数共13个特征值，输出为租赁自行车总数。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.Transformer 作为一种创新的神经网络结构，深受欢迎。

[独家原创]基于LightGBM+Transformer-GRU多变量回归预测 Matlab代码 (多输入单输出)其中采用LightGBM对原始数据的关键特征(重要度高的)进行提取(可自定义个数)，作为Transformer-LSTM模型的输入，本程序采用的数据集为：UCI《共享电车租赁数据集》。数据集来自波尔图大学实验室，输入特征有：季节，年份，月份，小时，节假日，工作日，天气，温度，标准化的体感温度，湿度，风速，休闲用户数，注册用户数共13个特征值，输出为租赁自行车总数。1.程序已经调试好，无需更改代码

独家原创]基于多变量回归预测 Matlab代码 (多输入单输出)其中采用LightGBM对原始数据的关键特征(重要度高的)进行提取(可自定义个数UCI《共享电车租赁数据集》。季节，年份，月份，小时，节假日，工作日，天气，温度，标准化的体感温度，湿度，风速，休闲用户数，注册用户数共13个特征值，输出为租赁自行车总数。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.Transformer 作为一种创新的神经网络结构，深受欢迎。

独家原创]基于LightGBM+Transformer-LSTM多变量回归预测 Matlab代码 (多输入单输出)其中采用LightGBM对原始数据的关键特征(重要度高的)进行提取(可自定义个数UCI《共享电车租赁数据集》。季节，年份，月份，小时，节假日，工作日，天气，温度，标准化的体感温度，湿度，风速，休闲用户数，注册用户数共13个特征值，输出为租赁自行车总数。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！

基于PCA-RF的数据多特征分类预测 Matlab代码（多输入单输出）[可显示原始特征贡献率]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！1.首先通过主成分分析PCA将数据进行降维，会显示原始特征对应的贡献率(不是贡献率排序，不会让你对应不到对应特征)，特征选取要求为累计贡献率大于90%(可自定义修改2.将数据降维后的数据导入RF进行分类预测3.PCA和RF分类两个内容写在同一个main里，运行一个main一键出图和结果(如下图)

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。1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2018b及其以上。4️⃣、赠送测试数据集，可以直接运行源程序。多特分类预测 Matlab代码 (多输入单输出)2️⃣、代码中文注释清晰，质量极高。数据格式为excel！