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及文章作者：机器学习之心
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SCI一区级/中文核心级别
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SCI一区级 | Matlab实现SSA-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention多变量时间序列预测
强推！创新直发核心！时序分解+优化组合+模型对比！VMD-SSA-Transformer-BiLSTM多变量时间序列预测
腾云而起！直面天命！首发！SLWCHOA-Transformer-GRU混合改进策略的黑猩猩优化算法多变量时间序列预测
续写黑神话！原创首发！SLWCHOA-Transformer-BiLSTM混合改进策略的黑猩猩优化算法多变量时间序列预测
黑悟空！一区预定！原创首发！SLWCHOA-Transformer-LSTM混合改进策略的黑猩猩优化算法多变量时间序列预测
SCI一区级 | Matlab实现INFO-CNN-LSTM-Multihead-Attention多变量时间序列预测
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SCI一区级 | Matlab实现BES-CNN-BiLSTM-Multihead-Attention多变量时间序列预测
SCI一区级 | Matlab实现GJO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention多变量时间序列预测
真香！注意力机制+时空融合！组合双向集成学习预测！CNN-GRU-Attention-Adaboost多变量负荷预测
冲一区！双重分解+粒子群优化+深度学习多元时序预测！CEEMDAN-Kmeans-VMD-PSO-Transformer组合模型
破四元！一区飞蛾扑火算法+时序卷积+双向单元+注意力机制！MFO-TCN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测
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多变量多步
时序预测 | Matlab基于Transformer多变量时间序列多步预测
时序预测 | Matlab基于CNN-BiLSTM-Attention多变量时间序列多步预测
时序预测 | Matlab实现EVO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention多变量多步时间序列预测
时序预测 | Matlab实现EVO-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention多变量多步时间序列预测
时序预测 | Matlab实现RIME-CNN-GRU-Mutilhead-Attention多变量多步时序预测
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时序预测 | Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention多变量多步时序预测
时序预测 | Matlab实现KOA-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention多变量多步时序预测
负荷预测 | Matlab基于CNN-GRU-Attention多变量时间序列多步预测
负荷预测 | Matlab基于Transformer-GRU多变量时间序列多步预测
负荷预测 | Matlab基于Transformer-BiLSTM多变量时间序列多步预测
负荷预测 | Matlab基于Transformer-LSTM多变量时间序列多步预测
2.2
高创新系列
高创新 | Matlab实现Transformer-Adaboost多变量时间序列预测
高创新 | CEEMDAN-VMD-LSTM-Attention双重分解+长短期记忆神经网络+注意力机制多元时间序列预测
高创新 | CEEMDAN-VMD-BiLSTM-Attention双重分解+双向长短期记忆神经网络+注意力机制多元时间序列预测
EI级！高创新原创未发表！VMD-TCN-BiGRU-MATT多变量时间序列预测
高创新 | Matlab实现基于CNN-BiLSTM-AdaBoost卷积双向长短期记忆网络结合AdaBoost时间序列预测
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时序预测+融合创新！Transformer-BiLSTM-SVM多变量时间序列预测（Matlab）
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三元里等你！融合三个经典模型！Transformer-LSTM-SVM多变量时间序列预测（Matlab）
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真香！注意力机制+时空融合！组合双向集成学习预测！CNN-GRU-Attention-Adaboost多变量负荷预测
时序预测 | 基于VMD-SSA-LSSVM+LSTM多变量时间序列预测模型（Matlab）
高创新 | Matlab实现Transformer-Adaboost多变量时间序列预测
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%% 清空环境变量warning off % 关闭报警信息close all % 关闭开启的图窗clear % 清空变量clc % 清空命令行%% 导入数据result = xlsread('data.xlsx');%% 数据分析num_samples = length(result); % 样本个数or_dim = size(result, 2); % 原始特征+输出数目kim = 2; % 延时步长（kim个历史数据作为自变量）zim = 1; % 跨zim个时间点进行预测%% 数据集分析outdim = 1; % 最后一列为输出num_size = 0.7; % 训练集占数据集比例num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数f_ = size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度%% 划分训练集和测试集P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';M = size(P_train, 2);P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';N = size(P_test, 2);%% 数据归一化[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);
嗯，细心的你会发现：https://mbd.pub/o/slowtrain/work
博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析。
