【Transformer-BIGRU分类预测】Transformer-BIGRU多特征分类预测，基于Transformer-BIGRU多特征输入模型。matlab代码，2023b及其以上。1 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。2 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。3 代码质量极高，方便学习和替换数据。参数可方便更改，程序和

【Transformer-BIGRU回归预测】Transformer-BIGRU多变量回归预测，基于Transformer-BIGRU多变量输入模型。matlab代码，2023b及其以上。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。参数可方便更改，程序和excel数据放在一个文件夹，注释明细。Transformer 作为一种创新的神经网络结构，深受欢

【Transformer分类预测】Transformer多特征分类预测，基于Transformer多特征输入模型。matlab代码，2023b及其以上。1 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。2 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。3 代码质量极高，方便学习和替换数据。参数可方便更改，程序和excel数据放在一个文件夹，注释明

随机配置网络模型SCN分类预测，SCN分类预测，多特征输入模型。多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

基于分层极限学习机(HELM)的分类预测，多特征输入模型。HELM分类预测模型。多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

基于双向门控循环单元(BiGRU)的多变量回归预测，matlab代码，要求2020版本及以上。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

基于自组织特征映射(SOM)的数据聚类可视化。matlab程序，数据格式为excel。

【LSTM-XGBOOST多变量回归预测】基于长短期记忆神经网络-XGBOOST多变量回归预测。(可做分类/回归/时序预测，具体私聊)，可直接运行。matlab代码，2020b及其以上。1.LSTM-XGBoost回归预测，模型是一种结合了LSTM和XGBoost两种算法的混合模型，2.LSTM是一种循环神经网络，可以用于处理时序数据，而XGBoost则是一种梯度提升树算法，可以用于进行分类和回归

【Transformer-LSTM-SVM多变量回归预测】基于Transformer-长短期记忆神经网络-支持向量机多变量回归预测。(可做分类/回归/时序预测，具体私聊)，可直接运行。matlab代码，2020b及其以上。1.运行环境要求MATLAB版本为2020b，多特征输入单输出模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。2.评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极

【Transformer-SVM多变量回归预测】基于Transformer-支持向量机多变量回归预测。(可做分类/回归/时序预测，具体私聊)，可直接运行。matlab代码，2023b及其以上。1.运行环境要求MATLAB版本为2023b，多特征输入单输出模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。2.评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。参数可