KPCA-ISSA-SVM分类预测，基于核主成分分析和改进的麻雀搜索算法优化支持向量机故障诊断分类预测，MATLAB代码（含SVM、SSA-SVM、ISSA-SVM、KPCA-ISSA-SVM四个模型的对比，目标函数使用5折交叉验证确定最佳参数）。

基于麻雀算法(SSA)优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络(CNN-BILSTM)分类预测，SSA-CNN-BILSTM多特征输入模型。

基于灰狼算法(GWO)优化径向基神经网络(GWO-RBF)的数据回归预测，多变量输入模型。matlab代码，优化参数为扩散速度，采用交叉验证。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。

全连接神经网络(DNN)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。

鹈鹕算法(POA)优化长短期记忆神经网络的数据回归预测，POA-LSTM回归预测，多输入单输出模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

鲸鱼算法(WOA)优化双向长短期记忆神经网络的数据回归预测，WOA-BiLSTM回归预测，多输入单输出模型。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。

白鲸算法(BWO)优化BP神经网络回归预测，BWO-BP回归预测，多变量输入模型。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。

基于粒子群算法优化概率神经网络(PNN)的数据分类预测，PSO-PNN分类预测，matlab代码。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。

白鲸算法(BWO)优化双向长短期记忆神经网络的数据回归预测，BWO-BiLSTM回归预测，多输入单输出模型。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。

基于灰狼算法优化卷积神经网络-长短期记忆网络结合自注意力机制GWO-CNN-LSTM-selfAttention回归预测，多变量输入模型。matlab代码。优化参数，学习率，正则化，神经元个数。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。