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独家首发]基于Stacking(2基学习器)集成学习算法的数据分类预测 Matlab代码程序已经调试好，无需更改代码替换数据集即可运行！！！数据格式为excel！SVM、BPRF其中采用网格搜索对SVM的c，g寻优包含3D可视化寻优图像！1.可跟根据需求定制基学习器和元学习器！需要其他的也可以定制！2.基学习器的数量可以根据需求定义。1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2019b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。

Matlab 基于双向长短期记忆网络-注意力机制-Adaboost()的数据多变量回归预测(多输入单输出)采用BiLSTM-Attention作为弱学习器，然后采用Adaboost进行集成学习！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！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、MAPE、MBE、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。

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Matlab 基于卷积神经网络-最小二乘向量机-Adaboost()多特征分类预测采用CNN-LSSVM作为弱学习器，然后采用Adaboost进行集成学习！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！1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2020b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。

注：1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2018b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。

Matlab 基于白鲸算法优化BP神经网络-Adaboost()多变量回归预测+交叉验证程序已经调试好，无需更改代码替换数据集即可运行！！！数据格式为excel！1.交叉验证默认五折，折数1-10可调！一定程度上抑制了过拟合的发生！(交叉验证在BP的优化里)2.需要其他算法的都可以定制！需要其他的都可以定制！1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2019b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。

Matlab 基于蜣螂算法优化BP神经网络-Adaboost()多变量回归预测+交叉验证程序已经调试好，无需更改代码替换数据集即可运行！！！数据格式为excel！1.交叉验证默认五折，折数1-10可调！一定程度上抑制了过拟合的发生！(交叉验证在BP的优化里)2.需要其他算法的都可以定制！需要其他的都可以定制！1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2019b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。

RBMO-BP回归(双隐藏层)基于红嘴蓝鹊优化器-BP神经网络多变量回归预测（多输入单输出）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.红嘴蓝鹊优化器Red-billed Blue Magpie Optimizer，RBMO，以红嘴蓝喜鹊的合作高效捕食行为为灵感。该成果于2024年5月发表在SCI 顶级期刊Artificiallntelligence Review（影响因子：12）目前引用量几乎没有，你先用你就是创新！表现出较强的性能。2.需要其他算法的都可以定制！

Matlab 基于白鲸算法优化BP神经网络-Adaboost()多特征分类预测+交叉验证程序已经调试好，无需更改代码替换数据集即可运行！！！数据格式为excel！采用BWO-BP作为弱学习器，然后采用Adaboost进行集成学习！1.交叉验证默认五折，折数1-10可调！一定程度上抑制了过拟合的发生！(交叉验证在BP的优化里)2.需要其他算法的都可以定制！需要其他的都可以定制！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。

Matlab 基于蜣螂算法优化BP神经网络-Adaboost()多特征分类预测+交叉验证程序已经调试好，无需更改代码替换数据集即可运行！！！数据格式为excel！采用DBO-BP作为弱学习器，然后采用Adaboost进行集成学习！1.交叉验证默认五折，折数1-10可调！一定程度上抑制了过拟合的发生！(交叉验证在BP的优化里)2.需要其他算法的都可以定制！需要其他的都可以定制！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。

【独家原创】基于蜣螂算法优化BP神经网络结合Adaboost()集成算法的单变量时序预测 (多输入单输出) Matlab采用DBO-BP作为弱学习器，然后采用Adaboost进行集成学习！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！注：1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2018b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。

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。替换你的数据即可用 适合新手小白。基于Stacking集成学习算法的数据回归预测 Matlab代码。1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2019b及其以上。对SVM的c，g寻优包含3D可视化寻优图像！1.可跟根据需求定制基学习器和元学习器！3️⃣、代码中文注释清晰，质量极高。数据格式为excel！PLS、SVM、BP和RF。2、代码运行结果展示。

基于Stacking集成学习算法的数据回归预测 Matlab代码程序已经调试好，无需更改代码替换数据集即可运行！！！数据格式为excel！PLS、SVM和BPRF其中采用网格搜索对SVM的c，g寻优包含3D可视化寻优图像！1.可跟根据需求定制基学习器和元学习器！需要其他的也可以定制！2.基学习器的数量可以根据需求定义。1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2019b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。

Matlab 基于双向长短期记忆网络-注意力机制-Adaboost()的数据多变量时序预测(多输入单输出)1.1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2021b及其以上2️⃣、评价指标包括:R2、MAE、MAPE、MBE、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。

Matlab 基于蜣螂算法优化BP神经网络结合Bagging(DBO-BP-Bagging)集成算法的多特征分类预测采用DBO-BP作为弱分类器，然后采用Bagging进行集成的分类模型！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.需要其他优化算法的也可以定制！1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2018b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。

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。Matlab 基于BP神经网络结合Bagging()集成算法的多特征分类预测 (多输入单输出)2.需要其他优化算法的也可以定制！2️⃣、代码中文注释清晰，质量极高。，然后采用Bagging进行。采用BP神经网络作为。

Matlab 基于长短期记忆网络-注意力机制-Adaboost()的数据多特征分类预测(多输入单输出)采用LSTM-Attention作为弱学习器，然后采用Adaboost进行集成学习！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.需要其他优化算法的也可以定制！1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2018b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。

Matlab 基于长短期记忆网络-注意力机制-Adaboost()的数据多变量回归预测(多输入单输出)采用LSTM-Attention作为弱学习器，然后采用Adaboost进行集成学习！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！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、MAPE、MBE、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。

Matlab 基于长短期记忆网络-注意力机制-Adaboost()的数据单变量时序预测(单输入单输出)采用LSTM-Attention作为弱学习器，然后采用Adaboost进行集成学习！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！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、MAPE、MBE、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。

Matlab 基于长短期记忆网络-注意力机制-Adaboost(LSTM-Attention-Adaboost)的数据多变量时序预测(多输入单输出)采用LSTM-Attention作为弱学习器，然后采用Adaboost进行集成学习！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！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、MAPE、MBE、RMSE等，图很多，符合您的需要3️⃣、代码中文注释清晰，质量极高。

Matlab 基于牛顿拉夫逊算法优化BP神经网络-Adaboost()多特征分类预测程序已经调试好，！！！数据格式为excel！2.，受到Newton-Raphson方法的启发。它使用两个规则来探索整个搜索过程：Newton-Raphson搜索规则(NRSR)和陷阱避免算子(TAO)，并使用几组矩阵来进一步探索最佳结果。该成果于在中科院2区top SCI期刊3.购买前NRBO可以更换为其他的优化算法！el！需要其他的都可以定制！

Matlab 基于牛顿拉夫逊算法优化BP神经网络-Adaboost()多变量回归预测程序已经调试好，！！！数据格式为excel！2.，受到Newton-Raphson方法的启发。它使用两个规则来探索整个搜索过程：Newton-Raphson搜索规则(NRSR)和陷阱避免算子(TAO)，并使用几组矩阵来进一步探索最佳结果。该成果于在中科院2区top SCI期刊3.购买前NRBO可以更换为其他的优化算法！el！需要其他的都可以定制！1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2019b及其以上。

CPO-KELM-Adaboost分类 基于冠豪猪算法优化核极限学习机-Adaboost多特征分类预测(多输入单输出)目前没人用，需要论文的抓紧了！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。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。2.购买前CPO可以更换为其他的优化算法！2️⃣、代码中文注释清晰，质量极高。数据格式为excel！需要其他的都可以定制！

它使用两个规则来探索整个搜索过程：Newton-Raphson搜索规则(NRSR)和陷阱避免算子(TAO)，并使用几组矩阵来进一步探索最佳结果。NRBO-KELM-Adaboost分类 基于牛顿拉夫逊算法优化核极限学习机-Adaboost多特征分类预测(多输入单输出)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。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。2.购买前NRBO可以更换为其他的优化算法！数据格式为excel！需要其他的都可以定制！