多变量回归预测

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一区北方苍鹰算法优化+创新改进Transformer！NGO-Transformer-LSTM多变量回归预测1.Matlab NGO-Transformer-LSTM多变量回归预测，北方苍鹰算法（NGO）优化Transformer-LSTM组合模型（程序可以作为JCR一区级论文代码支撑，目前尚未发表）； 2.优化参数为：学习率，隐含层节点，正则化参数，运行环境为Matlab2023b及以上；

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顶刊算法 | 鹈鹕算法POA-Transformer-LSTM多变量回归预测1.Matlab实现顶刊算法 | 鹈鹕算法POA-Transformer-LSTM多变量回归预测（程序可以作为JCR一区级论文代码支撑，目前尚未发表）；

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机器学习之心一区级 | Matlab实现SMA-Transformer-LSTM多变量回归预测（黏菌算法优化）1.【JCR一区级】Matlab实现SMA-Transformer-LSTM多变量回归预测，黏菌算法（SMA）优化Transformer-LSTM组合模型（程序可以作为JCR一区级论文代码支撑，目前尚未发表）；

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JCR一区级 | Matlab实现TTAO-Transformer-LSTM多变量回归预测1.【JCR一区级】Matlab实现TTAO-Transformer-LSTM多变量回归预测，三角拓扑聚合优化算法（TTAO）优化Transformer-LSTM组合模型（程序可以作为JCR一区级论文代码支撑，目前尚未发表）；

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JCR一区级 | Matlab实现GA-Transformer-LSTM多变量回归预测1.【JCR一区级】Matlab实现GA-Transformer-LSTM多变量回归预测，遗传优化算法（GA）优化Transformer-LSTM组合模型（程序可以作为JCR一区级论文代码支撑，目前尚未发表）；

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JCR一区级 | Matlab实现PSO-Transformer-LSTM多变量回归预测1.Matlab实现PSO-Transformer-LSTM多变量回归预测，粒子群优化Transformer结合LSTM长短期记忆神经网络多变量回归预测（程序可以作为JCR一区级论文代码支撑，目前尚未发表）；

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回归预测 | Matlab实现SA-BP模拟退火算法优化BP神经网络多变量回归预测1.Matlab实现SA-BP模拟退火算法优化BP神经网络多变量回归预测（完整源码和数据) 2.Matlab实现SA-BP模拟退火算法优化BP神经网络多变量回归预测； 3.数据集为excel，输入7个特征，输出1个变量，运行主程序main.m即可，其余为函数文件，无需运行； 4.优化参数为神经网络的权值和偏置，命令窗口输出RMSE、MAPE、MAE、R2等评价指标；运行环境Matlab2018b及以上. 5.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。

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回归预测 | Matlab实现DBO-HKELM蜣螂算法优化混合核极限学习机多变量回归预测1.Matlab实现DBO-HKELM蜣螂算法优化混合核极限学习机多变量回归预测（完整源码和数据） 2.运行环境为Matlab2021b； 3.excel数据集，输入多个特征，输出单个变量，多变量回归预测预测，main.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹； 4.命令窗口输出R2、MAE、 MBE、MAPE、 RMSE多指标评价；代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。

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回归预测 | Matlab实现GWO-GPR灰狼算法优化高斯过程回归多变量回归预测Matlab实现GWO-GPR灰狼算法优化高斯过程回归多变量回归预测 1.Matlab实现GWO-GPR灰狼算法优化高斯过程回归多变量回归预测（完整源码和数据) 2.输入多个特征，输出单个变量，多输入单输出回归预测； 3.多指标评价，评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高； 4.粒子群算法优化参数为：优化核函数超参数 sigma，标准差，初始噪声标准差； 5.excel数据，方便替换，运行环境2018及以上,可在下载区获取数据和程序内容。

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回归预测 | Matlab实现CPO-BiTCN-BiGRU冠豪猪算法优化双向时间卷积门控循环单元多变量回归预测1.Matlab实现CPO-BiTCN-BiGRU双向时间卷积门控循环单元多变量回归预测（完整源码和数据）； 2.输入多个特征，输出单个变量，回归预测，运行环境matlab2023及以上； 3.基于冠豪猪算法CPO优化的BiTCN-BiGRU模型。通过优化学习率，BiGRU的神经元个数，滤波器个数，正则化参数四个参数；命令窗口输出R2、MAE、MAPE、 RMSE多指标评价； 4.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 5.适用对象：大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。

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回归预测 | Matlab实现RIME-BP霜冰算法优化BP神经网络多变量回归预测1.Matlab实现RIME-BP霜冰算法优化BP神经网络多变量回归预测（完整源码和数据) 2.Matlab实现RIME-BP霜冰算法优化BP神经网络多变量回归预测； 3.数据集为excel，输入7个特征，输出1个变量，运行主程序main.m即可，其余为函数文件，无需运行； 4.优化参数为神经网络的权值和偏置，命令窗口输出RMSE、MAPE、MAE、R2等评价指标；运行环境Matlab2018b及以上. 5.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。

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回归预测 | Matlab实现SSA-BiLSTM-Attention麻雀算法优化双向长短期记忆神经网络融合注意力机制多变量回归预测1.Matlab实现SSA-BiLSTM-Attention麻雀算法优化双向长短期记忆神经网络融合注意力机制多变量回归预测；麻雀算法优化BiLSTM的学习率，隐藏层节点，正则化系数；多头自注意力层 (Multihead-Self-Attention)：Multihead-Self-Attention多头注意力机制是一种用于模型关注输入序列中不同位置相关性的机制。它通过计算每个位置与其他位置之间的注意力权重，进而对输入序列进行加权求和。注意力能够帮助模型在处理序列数据时，对不同位置的信息进行适当的加权，

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回归预测 | Matlab实现PSO-BiLSTM-Attention粒子群算法优化双向长短期记忆神经网络融合注意力机制多变量回归预测1.Matlab实现PSO-BiLSTM-Attention多变量回归预测，粒子群算法优化双向长短期记忆神经网络融合注意力机制；粒子群算法优化BiLSTM的学习率，隐藏层节点，正则化系数；多头自注意力层 (Multihead-Self-Attention)：Multihead-Self-Attention多头注意力机制是一种用于模型关注输入序列中不同位置相关性的机制。它通过计算每个位置与其他位置之间的注意力权重，进而对输入序列进行加权求和。注意力能够帮助模型在处理序列数据时，对不同位置的信息进行适当的

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回归预测 | Matlab实现POA-BP鹈鹕算法优化BP神经网络多变量回归预测1.Matlab实现POA-BP鹈鹕算法优化BP神经网络多变量回归预测（完整源码和数据) 2.Matlab实现POA-BP鹈鹕算法优化BP神经网络多变量回归预测； 3.数据集为excel，输入7个特征，输出1个变量，运行主程序main.m即可，其余为函数文件，无需运行； 4.优化参数为神经网络的权值和偏置，命令窗口输出RMSE、MAPE、MAE、R2等评价指标；运行环境Matlab2018b及以上. 5.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。

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回归预测 | Matlab实现ABC-BP人工蜂群算法优化BP神经网络多变量回归预测1.Matlab实现ABC-BP人工蜂群算法优化BP神经网络多变量回归预测（完整源码和数据) 2.Matlab实现ABC-BP人工蜂群算法优化BP神经网络多变量回归预测； 3.数据集为excel，输入7个特征，输出1个变量，运行主程序main.m即可，其余为函数文件，无需运行； 4.优化参数为神经网络的权值和偏置，命令窗口输出RMSE、MAPE、MAE、R2等评价指标；运行环境Matlab2018b及以上. 5.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。

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回归预测 | Matlab实现CPO-LSSVM冠豪猪算法优化最小二乘支持向量机多变量回归预测Matlab实现CPO-LSSVM冠豪猪算法优化最小二乘支持向量机多变量回归预测 1.data为数据集，输入6个特征，输出一个变量。 2.main.m为程序主文件，其余为函数文件无需运行。 3.冠豪猪算法优化最小二乘支持向量机,优化RBF 核函数gam和sig。 4.注意程序和数据放在一个文件夹，运行环境为Matlab2018及以上. 5.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和MBE多指标评价； 6.程序语言为matlab，程序可出预测效果图，迭代优化图，相关分析图; 7.代码特点：参数化编程、参数

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回归预测 | Matlab实现CPO-LSTM【24年新算法】冠豪猪优化长短期记忆神经网络多变量回归预测1.Matlab实现CPO-LSTM【24年新算法】冠豪猪优化长短期记忆神经网络多变量回归预测（完整源码和数据） 2.运行环境为Matlab2021b； 3.excel数据集，输入多个特征，输出单个变量，多变量回归预测预测，main.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹； 4.命令窗口输出R2、MAE、 MBE、MAPE、 RMSE多指标评价；代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。

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回归预测 | Matlab实现CPO-BiLSTM【24年新算法】冠豪猪优化双向长短期记忆神经网络多变量回归预测1.Matlab实现CPO-BiLSTM【24年新算法】冠豪猪优化双向长短期记忆神经网络多变量回归预测（完整源码和数据） 2.运行环境为Matlab2021b； 3.excel数据集，输入多个特征，输出单个变量，多变量回归预测预测，main.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹； 4.命令窗口输出R2、MAE、 MBE、MAPE、 RMSE多指标评价；代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。

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回归预测 | Matlab实现SSA-CNN-LSTM-Attention麻雀优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制多变量回归预测（SE注意力机制）1.Matlab实现SSA-CNN-LSTM-Attention麻雀优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制多变量回归预测（SE注意力机制）； 2.运行环境为Matlab2021b； 3.data为数据集，excel数据，输入多个特征，输出单个变量，多变量回归预测， main.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹； 4.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE多指标评价； 5.麻雀算法优化学习率，隐藏层节点，正则化系数；

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回归预测 | MATLAB实现SSA-CNN-GRU-Attention多变量回归预测（SE注意力机制）1.Matlab实现SSA-CNN-GRU-Attention麻雀优化卷积门控循环单元注意力机制多变量回归预测； 2.运行环境为Matlab2021b； 3.data为数据集，excel数据，输入多个特征，输出单个变量，多变量回归预测， main.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹； 4.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE多指标评价； 5.麻雀算法优化学习率，隐藏层节点，正则化系数；### 模型描述注意力机制模块： SEBlock（Squeeze-and-Excitation Bloc