Matlab代码 基于CPO-CNN-GRU-Attention四模型回归预测一键对比(多输出单输出)
【摘要】本文介绍了一套基于CPO-CNN-GRU-Attention等四种模型的多变量回归预测Matlab代码,实现一键对比预测功能。代码特点包括:单main文件运行即可输出所有结果图像;支持excel数据格式;采用2024年新算法CPO优化隐藏层节点数等参数;兼容其他优化算法替换。代码已在MATLAB2020b+环境调试完成,包含中文注释和测试数据集,评价指标全面,特别适合科研预测需求。该CPO
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目录
1、代码简介
基于CPO-CNN-GRU-Attention、CNN-GRU-Attention、CPO-CNN-GRU、CNN-GRU 四模型多变量回归预测一键对比(仅运行一个main即可) [原创未发表] Matlab代码
可赠送CPO原文献
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.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!
3.CPO优化参数为:隐藏层节点数,学习率,正则化系数
4.CPO作为24年新算法,冠豪猪优化器(Crested Porcupine Optimizer,CPO)。该成果于2024年1月发表在中科院1区SCI期刊Knowledge-Based Systems上。目前没人用,需要论文的抓紧了!这就是机会!表现出较强的性能
5.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!
注:
1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2020b及其以上
2️⃣、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等,图很多,符合您的需要
3️⃣、代码中文注释清晰,质量极高
4️⃣、赠送测试数据集,可以直接运行源程序。替换你的数据即可用 适合新手小白
2、代码运行结果展示
3、代码获取
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