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机器学习之心

独家原创 | Matlab实现INFO-BiTCN-BiGRU-Attention多输入单输出回归预测1.Matlab实现INFO-BiTCN-BiGRU-Attention向量加权算法优化双向时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量回归预测（完整源码和数据），优化学习率，BiGRU的神经元个数，滤波器个数, 正则化参数； 2.输入多个特征，输出单个变量，回归预测，自注意力机制层，运行环境matlab2023及以上； 3.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。

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C刊级 | Matlab实现DBO-BiTCN-BiGRU-Attention蜣螂算法优化双向时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量回归预测1.Matlab实现DBO-BiTCN-BiGRU-Attention蜣螂算法优化双向时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量回归预测（完整源码和数据），优化学习率，BiGRU的神经元个数，滤波器个数, 正则化参数； 2.输入多个特征，输出单个变量，回归预测，自注意力机制层，运行环境matlab2023及以上； 3.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。

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多维时序 | Matlab实现CPO-BiTCN-BiGRU冠豪猪优化时间卷积神经网络双向门控循环单元多变量时间序列预测模型1.Matlab实现CPO-BiTCN-BiGRU冠豪猪优化时间卷积神经网络双向门控循环单元多变量时间序列预测模型（完整源码和数据) 2.运行环境Matlab2023及以上，excel数据集，多列输入，单列输出，方便替换数据，考虑历史特征的影响； 3.多指标评价，评价指标包括：R2、MAE、MAPE、MSE等，代码质量极高。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提高其预测精度，减少人工调参。