在科研工作中，尤其是从事机器学习和深度学习的朋友们，经常会遇到一个困惑——虽然如今的算法种类繁多，但每种算法的效果和使用场景都不尽相同，如何选择适合自己研究的优化算法，常常让大家感到非常困惑。不仅如此，算法的也是选择时必须要考虑的重要因素之一。因为随着时间的推移，。为了帮助大家更清楚地了解不同优化算法的特点以及它们在实际应用中的表现，本推文将对进行详细对比分析。

摘要：本文介绍了一种基于变分模态分解(VMD)、样本熵(SE)和混合神经网络(LSTM+Transformer)的多变量时序预测方法。该方法通过VMD-SE对输出数据进行分解，将分量划分为高频和低频部分，分别采用LSTM和Transformer模型进行建模。程序采用北半球光伏功率数据测试，包含完整评价指标(R2、MAE等)和可视化结果。代码已调试完毕，附带中文注释和测试数据集，适合MATLAB 2

摘要：该Matlab代码基于PINN物理信息神经网络实现锂电池SOH估计，使用NASA B0005电池数据集（可替换其他电池）。代码分三步运行：先绘制SOH衰减趋势并分离充放电数据，再提取5个时间特征进行SOH估算，最后用GRU网络完成估计。支持两种微分方法（默认自动微分），提供R2、MAE等多项评估指标，附带中文注释和测试数据集。要求MATLAB 2018b及以上版本运行，适合初学者直接使用。

本文介绍了一个基于物理信息神经网络(PINN)的多变量时序预测Matlab代码，采用6+6模式实现可视化分析。该代码支持多输入单输出预测，默认使用自动微分方法处理物理残差。程序已调试完成，可直接替换Excel格式数据集运行，适用于光伏功率预测（输入为辐射度、气温等4个特征）。运行环境要求MATLAB 2023b及以上版本，提供R2、MAE等多项评估指标，包含12种分析图表（6个误差分析+6个统计分

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。

摘要：本文介绍了一个基于RF-RFE-BP算法的多变量回归预测模型，采用随机森林递归特征消除结合BP神经网络进行特征选择和预测。程序采用6+6可视化模式展示结果，包含12个分析图表和详细解释。该模型适用于膜工艺数据库分析，输入特征包括膜面积、流速等参数。程序已调试完成，支持Excel数据格式，附带测试数据集，适合新手直接使用。运行环境要求MATLAB 2018b及以上版本，评价指标全面，代码注释清

摘要：本文介绍了一种基于BiLSTM-GPR（双向长短期记忆神经网络结合高斯过程回归）的多变量回归预测MATLAB程序。该程序支持多输入单输出，具有即用性（替换Excel数据集即可运行）、完善的评价指标（RMSE、R2等7项）和可视化功能。程序要求MATLAB 2018b及以上版本，提供中文注释和测试数据集，适合科研人员直接应用或作为算法优化基础。文中展示了运行效果并提供了获取方式。

【摘要】本文介绍了一种原创的WOA-RBF多变量回归预测优化算法，通过同时优化RBF神经网络的宽度、中心值和连接权值三个关键参数，实现了多输入单输出的精准预测。该MATLAB代码具有以下特点：1)兼容2018b及以上版本；2)提供R2、MAE等多维度评价指标；3)含完整中文注释和测试数据集；4)支持Excel数据格式，用户只需替换数据即可运行。代码经过调试可直接使用，特别适合研究者和初学者快速实现

摘要：本文介绍了一种基于混沌进化优化算法优化深度混合核极限学习机(CEO-DHKELM)的Matlab程序，用于数据多特征分类预测。该程序创新性地将多项式核与高斯核加权结合构建混合核函数，并引入自动编码器改进极限学习机。采用2025年最新发表的混沌进化优化算法(CEO)进行优化，已在SCI期刊发表。程序支持二分类和多分类，包含分类效果图、迭代优化图等可视化结果，附带测试数据集，适合MATLAB 2

摘要：本文介绍一款基于粒子群算法优化径向基神经网络(PSO-RBF)的多特征分类预测Matlab程序。该程序已调试完成，用户只需替换Excel格式数据集即可运行。程序要求MATLAB 2018b及以上版本，包含详细中文注释，运行结果包括分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图等可视化展示。特别适合机器学习新手使用，随程序附赠测试数据集，实现多输入单输出的分类预测功能。