2.Transformer 作为一种创新的神经网络结构，深受欢迎。采用 Transformer 编码器对光伏、负荷数据特征间的复杂关系以及时间序列中的长短期依赖关系进行挖掘，可以提高光伏功率、负荷预测的准确性。基于Transformer的数据多变量时序预测Matlab代码，可直接运行，适合小白新手。1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上【如果没有可私信我，我赠送】2️⃣、评价指标

摘要：本文介绍了一个基于TCN-Transformer-BiGRU混合模型的单变量时序预测Matlab程序。该程序已调试完成，可直接替换Excel格式数据集运行，采用电力数据示例。要求MATLAB 2023b及以上版本，提供R2、MAE等多个评价指标和丰富可视化结果。代码含详细中文注释，适合新手使用，并附赠测试数据集。获取方式见文末链接。（98字）

本文介绍了一种基于双重分解的Matlab单变量时序预测模型对比方法。该方法整合CEEMDAN-VMD-Transformer-BiLSTM等4种模型，通过一键运行实现对比分析。代码操作简便，只需替换数据集即可使用，适合电力数据等单变量时序预测。运行环境要求MATLAB2023b以上版本，提供完整测试数据集。评价指标全面，包括R2、MAE等多项指标，并附有详细中文注释。代码质量高，包含分解过程和模型

基于轻量级梯度提升机(LightGBM)的数据单变量时序预测 Matlab代码 (单输入单输出)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.需要加优化算法也可以定做。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

独家首发原创]【双优化】基于NRBO-VMD-NRBO-Transformer单变量时序预测 (单输入单输出) Matlab代码1.先运行main1进行贝叶斯优化VMD分解，采用NRBO确定最优alpha和K值【图1-3】2.在运行main2进行单变量时序预测1.程序已经调试好，无需更改代码替换数据集即可运行！！！2.本文程序采用风速数据进行测试，数据格式为excel！自注意力机制头数，学习率，正

基于鲸鱼算法优化卷积网络结合双向长短期网络结合注意力机制(WOA-CNN-BiLSTM-Attention)的数据多变量时序预测 Matlab(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！学习率，隐藏层节点数，正则化系数1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2020b及其以上2️⃣、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等，图很多，符合您的

摘要：本文介绍了一个基于物理信息神经网络(PINN)的Matlab单变量时序预测代码，采用6+6可视化模式展示模型结果。代码已调试完善，可直接替换Excel数据集运行，适用于FO工艺数据库分析。程序包含两种微分方法(有限差分/自动微分)，提供R2、MAE等多项评价指标，附带详细中文注释和测试数据集。运行环境要求MATLAB 2023b及以上版本，适合初学者使用。文末提供代码获取方式。

本文介绍了一种基于CEEMDAN-VMD-BiGRU的单变量时序预测MATLAB代码方案。该代码通过CEEMDAN分解和VMD二次分解处理数据，结合BiGRU网络进行预测，具有较高准确性。代码提供完整运行流程：先进行数据分解，再进行时序预测。支持电力等单变量数据测试，输出R2、MAE等多项评价指标。代码已调试完善，包含中文注释和测试数据集，适合MATLAB 2021b及以上版本运行。用户只需替换E

本文介绍了一种基于CEEMDAN-VMD-BiLSTM的单变量时序预测Matlab代码。该代码通过CEEMDAN分解和VMD二次分解处理数据，结合BiLSTM进行预测，具有较高准确率。代码已调试完成，可直接运行，支持Excel格式数据集，内置电力数据测试集。运行环境要求MATLAB 2021b及以上版本，提供R2、MAE、MSE等多种评价指标和可视化结果。代码包含详细中文注释，适合新手使用，并附带

本文介绍一款基于MATLAB的多模型单变量时序预测对比工具包，包含CCO-CNN-BiLSTM-Attention等6种先进模型的一键对比功能。该工具包采用电力数据格式（Excel），用户只需运行main函数即可自动生成R2、MAE等评估指标和各类可视化结果。核心创新点在于集成最新的杜鹃鲶鱼优化算法(CCO)进行超参数优化，并支持其他算法的定制扩展。代码提供详细中文注释和测试数据集，适配MATLA