【2024新算法】LEA-LSTM分类，爱情进化算法优化长短期记忆神经网络的数据分类预测，LEA-LSTM分类预测，多输入单输出模型。爱情进化算法（Love Evolution Algorithm,LEA）是一种全新的元启发式优化算法，该算法受刺激-价值-角色理论的启发，并在其基础上进行了改进。LEA最引人注目的特点之一是其独特的搜索操作，包括变量间的卷积、交叉以及乘法和除法的变异，具有进化能力强

【24年新算法】IVY-LSSVM常青藤优化算法优化最小二乘支持向量机回归预测，IVY-LSSVM回归预测，多变量输入模型。常春藤算法(Ivy algorithm, IVYA)，该算法取自常春藤植物的生长模式。该算法模拟了常青藤种群的有序协调增长和常青藤植物的扩散进化过程。该成果于2024年7月发表在中科院1区SCI期刊Knowledge-Based Systems（影响因子：8.8）。优化EMD

【BITCN-LSTM-multihead-Attention多特征分类预测】基于双向时间卷积神经网络-长短期记忆网络结合多头注意力机制多特征分类预测。(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

【TCN-BILSTM-multihead-Attention多特征分类预测】基于时间卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合多头注意力机制多特征分类预测。(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

【CEEMDAN-VMD-BITCN-LSTM】双重分解+双向时间卷积神经网络+长短期记忆神经网络多变量时序预测，多变量输入模型。matlab代码，2023a及其以上。1.CEEMDAN分解，计算样本熵，根据样本熵进行kmeans聚类，调用VMD对高频分量二次分解，VMD分解的高频分量与前分量作为双向时间卷积长短期记忆神经网络模型的目标输出分别预测后相加。2.CEEMDAN-VMD-BITCN-L

SSA-VMD麻雀优化算法SSA优化VMD变分模态分解，SSA-VMD信号分解。1.利用优化算法优化VMD中的参数k、a，适应度函数为包络熵。分解效果好，包含分解效果图、频率图、收敛曲线等图等。2.附赠测试数据 直接运行main即可一键出图。

GWO-VMD灰狼优化算法GWO优化VMD变分模态分解，GWO-VMD信号分解。1.利用优化算法优化VMD中的参数k、a，适应度函数为包络熵。分解效果好，包含分解效果图、频率图、收敛曲线等图等。2.附赠测试数据 直接运行main即可一键出图。

PSO-VMD粒子群优化算法PSO优化VMD变分模态分解，PSO-VMD信号分解。1.利用优化算法优化VMD中的参数k、a，适应度函数为包络熵。分解效果好，包含分解效果图、频率图、收敛曲线等图等。2.附赠测试数据 直接运行main即可一键出图。

CNN-LSTM-Attention卷积神经网络-长短期记忆网络多输入多输出预测，CNN-BILSTM-Attention回归预测。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

EEMD-SSA-LSTM基于集合经验模态分解和麻雀算法优化长短期记忆网络的时间序列预测MATLAB代码(含LSTM、EEMD-LSTM、SSA-LSTM、EEMD-SSA-LSTM等4个模型的对比)。 单维风速数据集。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。