摘要：本文介绍了一套基于Transformer-BiLSTM、Transformer和BiLSTM三种模型的单变量时序预测Matlab代码。该代码采用电力数据进行测试，支持一键运行对比三种模型性能。代码包含详细中文注释，提供多种评估指标（R2、MAE、MSE等）和可视化图表，适合新手使用。运行环境要求MATLAB 2023b及以上版本，数据格式为Excel，测试数据集随代码赠送。用户只需替换数据集

本文介绍了一款基于多种深度学习模型（包括SFOA-CNN-LSTM-Attention、CNN-LSTM-Attention等）的单变量时序预测工具，使用Matlab编写，操作简便，只需运行一个main函数即可生成所有预测结果的图像。该工具采用风速数据进行测试，支持Excel格式的数据输入，无需修改代码即可适配不同数据集。SFOA（海星优化算法）用于优化模型参数，如隐藏层节点数、学习率等。代码支持

原创未发表]基于SSA-CNN-BiLSTM-Attention、CNN-BiLSTM-Attention、SSA-CNN-BiLSTM、CNN-BiLSTM、BiLSTM、CNN6模型多变量时序预测一键对比(仅运行一个main即可) Matlab代码 可广泛应用于光伏、风电功率等预测！！！每个模型的预测结果和组合对比结果都有！1.无需繁琐步骤，只需要运行一个main即可一键出所有图像。2.本程序

【Matlab免费获取】2024年3月2区TOP算法—黑翅鸳优化算法(BKA)-原理讲解及性能测试

原文作者使用26个经典测试函数对IVY的性能进行了评估，还针对12个工程优化问题进行了求解，验证了IVY算法的。SCI期刊《Knowledge-Based Systems》上。(仅展示8组(为了查看IVY算法的稳定性和鲁棒性，为了方便各位使用和理解，采用CEC2005中的23种测试函数与。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。均包含在内)，其余函数可自行切换测试)注：Jaya算

摘要：本文提供基于贝叶斯算法优化BP神经网络的单变量时序预测Matlab代码，适用于电力数据预测。程序已调试完成，可直接替换Excel数据集运行，优化参数为隐藏层神经元个数和学习率。运行环境要求MATLAB 2018b及以上版本，提供R2、MAE、MSE等多种评价指标及可视化结果。代码含中文注释，附带测试数据集，适合新手使用。获取方式详见文末。

摘要：本文提供基于CCO-CNN-BiGRU-Attention等6种模型的单变量时序预测Matlab代码合集，可实现一键运行对比分析。代码采用电力数据格式（excel），通过运行main函数即可自动生成各模型预测结果和对比图表。核心特点包括：支持CCO算法优化参数（隐藏层节点数、学习率等）；包含R2、MAE等多项评价指标；提供完整中文注释和测试数据集。该代码适配MATLAB 2020b及以上版本

摘要：本文介绍了一套基于Transformer-BiLSTM、Transformer和BiLSTM三种模型的单变量时序预测Matlab代码。该代码采用电力数据进行测试，支持一键运行对比三种模型性能。代码包含详细中文注释，提供多种评估指标（R2、MAE、MSE等）和可视化图表，适合新手使用。运行环境要求MATLAB 2023b及以上版本，数据格式为Excel，测试数据集随代码赠送。用户只需替换数据集

本文介绍了一款基于多种深度学习模型（包括SFOA-CNN-LSTM-Attention、CNN-LSTM-Attention等）的单变量时序预测工具，使用Matlab编写，操作简便，只需运行一个main函数即可生成所有预测结果的图像。该工具采用风速数据进行测试，支持Excel格式的数据输入，无需修改代码即可适配不同数据集。SFOA（海星优化算法）用于优化模型参数，如隐藏层节点数、学习率等。代码支持

独家原创]基于冠豪猪算法优化时间卷积网络(CPO-TCN)的数据多变量时序预测 Matlab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，卷积核的数量，正则化系数1.冠豪猪优化器该成果于2024年1月发表在中科院1区SCI期刊Knowledge-Based Systems上。2.购买前CPO可以更换为其他的优化算法！需要其他算法的都可以定制！1️⃣、运行环境要求