多变量时间序列预测

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SCI一区 | Matlab实现DBO-TCN-LSTM-Attention多变量时间序列预测1.【SCI一区级】Matlab实现DBO-TCN-LSTM-Attention多变量时间序列预测（程序可以作为SCI一区级论文代码支撑）；

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独家原创 | Matlab实现CNN-Transformer多变量时间序列预测1.Matlab实现CNN-Transformer多变量时间序列预测；2.运行环境为Matlab2023b及以上；

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SCI一区 | Matlab实现PSO-TCN-LSTM-Attention粒子群算法优化时间卷积长短期记忆神经网络融合注意力机制多变量时间序列预测1.基于PSO-TCN-LSTM-Attention粒子群算法优化时间卷积长短期记忆神经网络融合注意力机制多变量时间序列预测，要求Matlab2023版以上，自注意力机制，一键单头注意力机制替换成多头注意力机制； 2.输入多个特征，输出单个变量，考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测； 3.data为数据集，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和RMSE多指标评价； 5.优化学习率，神经元个数，注意力机制的键值, 正则化参数。

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SCI一区级 | Matlab实现BES-CNN-GRU-Mutilhead-Attention多变量时间序列预测1.Matlab实现BES-CNN-GRU-Mutilhead-Attention秃鹰算法优化卷积门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测，要求Matlab2023版以上； 2.输入多个特征，输出单个变量，考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测； 3.data为数据集，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和RMSE多指标评价； 5.算法优化学习率，神经元个数，注意力机制的键值, 卷积核个数。

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EI级 | Matlab实现VMD-TCN-LSTM-MATT变分模态分解卷积长短期记忆神经网络多头注意力多变量时间序列预测1.Matlab实现VMD-TCN-LSTM-MATT变分模态分解卷积长短期记忆神经网络多头注意力多变量时间序列预测；

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SCI一区 | Matlab实现POA-TCN-BiGRU-Attention鹈鹕算法优化时间卷积双向门控循环单元注意力机制多变量时间序列预测1.Matlab实现POA-TCN-BiGRU-Attention鹈鹕算法优化时间卷积双向门控循环单元注意力机制多变量时间序列预测，要求Matlab2023版以上，自注意力机制，一键单头注意力机制替换成多头注意力机制； 2.输入多个特征，输出单个变量，考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测； 3.data为数据集，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和RMSE多指标评价； 5.优化学习率，神经元个数，注意力机制的键值, 正则化参数。

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SCI一区 | Matlab实现OOA-TCN-BiGRU-Attention鱼鹰算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测1.基于OOA-TCN-BiGRU-Attention鱼鹰算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测，要求Matlab2023版以上，自注意力机制，一键单头注意力机制替换成多头注意力机制； 2.输入多个特征，输出单个变量，考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测； 3.data为数据集，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和RMSE多指标评价； 5.优化学习率，神经元个数，注意力机制的键值, 正则化参数。

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SCI一区 | Matlab实现BES-TCN-BiGRU-Attention秃鹰算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测1.Matlab实现BES-TCN-BiGRU-Attention秃鹰算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测，要求Matlab2023版以上，自注意力机制，一键单头注意力机制替换成多头注意力机制； 2.输入多个特征，输出单个变量，考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测； 3.data为数据集，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和RMSE多指标评价； 5.优化学习率，神经元个数，注意力机制的键值, 正则化参数。

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SCI一区 | Matlab实现PSO-TCN-BiGRU-Attention粒子群算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测1.基于PSO-TCN-BiGRU-Attention粒子群算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测，要求Matlab2023版以上，自注意力机制，一键单头注意力机制替换成多头注意力机制； 2.输入多个特征，输出单个变量，考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测； 3.data为数据集，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和RMSE多指标评价； 5.优化学习率，神经元个数，注意力机制的键值, 正则化参数。

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SCI一区 | Matlab实现GWO-TCN-BiGRU-Attention灰狼算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测1.基于GWO-TCN-BiGRU-Attention灰狼算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测，要求Matlab2023版以上，自注意力机制，一键单头注意力机制替换成多头注意力机制； 2.输入多个特征，输出单个变量，考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测； 3.data为数据集，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和RMSE多指标评价； 5.优化学习率，神经元个数，注意力机制的键值, 正则化参数。

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SCI一区 | Matlab实现RIME-TCN-BiGRU-Attention霜冰算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测1.基于RIME-TCN-BiGRU-Attention霜冰算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测，要求Matlab2023版以上，自注意力机制，一键单头注意力机制替换成多头注意力机制； 2.输入多个特征，输出单个变量，考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测； 3.data为数据集，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和RMSE多指标评价； 5.优化学习率，神经元个数，注意力机制的键值, 正则化参数。

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多维时序 | Matlab实现VMD-CNN-GRU变分模态分解结合卷积神经网络门控循环单元多变量时间序列预测1.Matlab实现VMD-CNN-GRU变分模态分解结合卷积神经网络门控循环单元多变量时间序列预测；

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多维时序 | Matlab实现VMD-CNN-LSTM变分模态分解结合卷积神经网络结合长短期记忆神经网络多变量时间序列预测1.Matlab实现VMD-CNN-LSTM变分模态分解结合卷积神经网络结合长短期记忆神经网络多变量时间序列预测； 2.运行环境为Matlab2021及以上； 3.输入多个特征，输出单个变量，考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测； 4.data为数据集，main1_VMD.m、main2_VMD_CNN_LSTM.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹； 5.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和RMSE多指标评价；

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多维时序 | Matlab实现BiTCN双向时间卷积神经网络多变量时间序列预测1.Matlab实现BiTCN双向时间卷积神经网络多变量时间序列预测（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。

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多维时序 | Matlab实现GRU-MATT门控循环单元融合多头注意力多变量时间序列预测模型1.多维时序 | Matlab实现GRU-MATT门控循环单元融合多头注意力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。

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多维时序 | Matlab实现基于VMD-DBO-GRU、VMD-GRU、GRU的多变量时间序列预测Matlab实现基于VMD-DBO-GRU、VMD-GRU、GRU的多变量时间序列预测（完整程序和数据） 1.先运行vmdtest，进行vmd分解； 2.再运行VMD-DBO-GRU，三个模型对比； 3.运行环境Matlab2020及以上。

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多维时序 | Matlab实现基于VMD-DBO-BiLSTM、VMD-BiLSTM、BiLSTM的多变量时间序列预测Matlab实现基于VMD-DBO-BiLSTM、VMD-BiLSTM、BiLSTM的多变量时间序列预测（完整程序和数据） 1.先运行vmdtest，进行vmd分解； 2.再运行VMD-DBO-BiLSTM，三个模型对比； 3.运行环境Matlab2018及以上。

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多维时序 | Matlab实现TCN-RVM时间卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列预测Matlab实现TCN-RVM时间卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列预测（完整源码和数据） 1.Matlab实现TCN-RVM时间卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列预测； 2.运行环境为Matlab2021b； 3.输入多个特征，输出单个变量，考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测； 4.data为数据集，main.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹； 5.命令窗口输出R2、MSE、RMSE、MAE、MAPE多指标评价。 6.程序语言为matlab，程序可出预测效果图，误差分析图，相

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多维时序 | Matlab实现RF-Adaboost随机森林结合Adaboost多变量时间序列预测1.Matlab实现RF-Adaboost随机森林结合Adaboost多变量时间序列预测（完整源码和数据) RF-AdaBoost是一种将RF和AdaBoost两种机器学习技术结合起来使用的方法，旨在提高模型的性能和鲁棒性。具体而言，AdaBoost则是一种集成学习方法，它将多个弱分类器组合起来形成一个强分类器，其中每个分类器都是针对不同数据集和特征表示训练的。RF-AdaBoost算法的基本思想是将RF作为基模型，利用AdaBoost算法对其进行增强。具体而言，我们可以训练多个RF模型，每个模型使用不同

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多维时序 | Matlab实现CNN-RVM卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列预测Matlab实现CNN-RVM卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列预测（完整源码和数据） 1.Matlab实现CNN-RVM卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列预测； 2.运行环境为Matlab2021b； 3.输入多个特征，输出单个变量，考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测； 4.data为数据集，main.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹； 5.命令窗口输出R2、MSE、RMSE、MAE、MAPE多指标评价。 6.程序语言为matlab，程序可出预测效果图，误差分析图，相关分析图