CNN-GRU卷积门控循环单元时间序列预测（Matlab完整源码和数据）
1.Matlab实现CNN-GRU卷积门控循环单元时间序列预测（Matlab完整源码和数据）。
2.输出MAE 、 MAPE、MSE、RMSE、R2多指标评价，运行环境Matlab2023及以上。
3.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。
4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
5.作者介绍：机器学习之心，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，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信.
CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络时间序列预测（Matlab完整源码和数据）
1.Matlab实现CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络时间序列预测（Matlab完整源码和数据）。
2.输出MAE 、 MAPE、MSE、RMSE、R2多指标评价，运行环境Matlab2023及以上。
3.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。
4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
5.作者介绍：机器学习之心，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，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信.
CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络时间序列预测（Matlab完整源码和数据）
1.Matlab实现CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络时间序列预测（Matlab完整源码和数据）。
2.输出MAE 、 MAPE、MSE、RMSE、R2多指标评价，运行环境Matlab2023及以上。
3.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。
4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
5.作者介绍：机器学习之心，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，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信.
TCN-BiGRU时间卷积神经网络结合双向门控循环单元多输入单输出回归预测（Matlab完整源码和数据）
1.Matlab实现TCN-BiGRU时间卷积神经网络结合双向门控循环单元多输入单输出回归预测（Matlab完整源码和数据）。
2.输出MAE 、 MAPE、MSE、RMSE、R2多指标评价，运行环境Matlab2023b及以上。
3.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。
4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
5.作者介绍：机器学习之心，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，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作9年，更多仿真源码、数据集定制私信.
Matlab实现CNN-BiGRU、CNN-BiGRU-Attention时间序列预测（完整源码和数据）
1.Matlab实现CNN-BiGRU、CNN-BiGRU-Attention时间序列预测（完整源码和数据）（完整源码和数据），单输入单输出时间序列预测。
2.excel数据，方便替换，运行环境matlab2023b及以上。
3.程序语言为matlab。
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：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
6.作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python算法仿真工作8年；擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验，更多仿真源码、数据集定制私信+。
Matlab实现TCN-BiGRU和TCN-BiGRU-Attention时间序列预测（完整源码和数据）
1.Matlab实现TCN-BiGRU和TCN-BiGRU-Attention时间序列预测，风电功率预测（完整源码和数据）。单输入单输出时间序列预测。
2.excel数据，方便替换，运行环境matlab2023b及以上。
3.程序语言为matlab。
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：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
6.作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python算法仿真工作8年；擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验，更多仿真源码、数据集定制私信+。
BiGRU-Attention结合双向门控循环单元融合注意力机制时间序列预测Matlab完整源码和数据
1.Matlab实现BiGRU-Attention结合双向门控循环单元融合注意力机制时间序列预测Matlab完整源码和数据。
2.输出MAE 、 MAPE、MSE、RMSE、R2多指标评价，运行环境Matlab2023及以上。
3.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。
4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
5.作者介绍：机器学习之心，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，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信.
CNN-BiGRU-Attention卷积神经网络结合双向门控循环单元融合注意力机制时间序列预测Matlab完整源码和数据
1.Matlab实现CNN-BiGRU-Attention卷积神经网络结合双向门控循环单元融合注意力机制时间序列预测（Matlab完整源码和数据）。
2.输出MAE 、 MAPE、MSE、RMSE、R2多指标评价，运行环境Matlab2023及以上。
3.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。
4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
5.作者介绍：机器学习之心，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，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信.
PSO-BP粒子群优化BP神经网络多输入多输出（Matlab完整源码和数据）
Matlab实现PSO-BP粒子群优化BP神经网络多输入多输出预测（Matlab完整源码和数据）
1.data为数据集，10个输入特征，3个输出变量。
2.main.m为主程序文件。
3.命令窗口输出MBE、MAE和R2，可在下载区获取数据和程序内容。
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：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
6.作者介绍：机器学习之心，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，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作9年，更多仿真源码、数据集定制私信.
PSO-RBF和RBF粒子群优化径向基神经网络多输入多输出预测（Matlab完整源码和数据）
Matlab实现PSO-RBF和RBF粒子群优化径向基神经网络多输入多输出预测（优化扩散值）
1.data为数据集，10个输入特征，3个输出变量。
2.PSO-RBF和RBF多输入多输出预测。
RBF（Radial Basis Function, 径向基函数）网络一般来说，是一种单隐层三层架构的前馈神经网络神经网络，其包括输入层、隐层、输出层。从输入空间到隐层空间的变换是非线性的，而从隐层空间到输出层空间变换是线性的。它使用径向基函数作为隐含层神经元激活函数，而输出层则是对隐含层神经元输出的线性组合。
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：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
6.作者介绍：机器学习之心，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，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作9年，更多仿真源码、数据集定制私信.
【轴承寿命预测】BiLSTM-KAN网络的轴承寿命预测，PHM2012数据集（Python代码和数据）
1.【轴承寿命预测】BiLSTM-KAN网络的轴承寿命预测，PHM2012数据集（Python代码和数据）
2.数据集：PHM2012数据集，已经处理好；
3.环境准备：推荐使用python3.9版本，tensorflow2.15版本；
4.模型描述：KAN网络在各种各样的问题上表现非常出色，现在被广泛使用。step1 是对原始PHM2012数据的一个整合，step2 是对数据的fft变换，step3 是采用并行Bilstm_kan网络对轴承寿命的预测，并直接将预测结果保存为excel格式，step4 是读取预测结果并绘图。
5.领域描述：本代码实现了BiLSTM-KAN网络的轴承寿命预测。
6.作者介绍：机器学习之心，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，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。
TCN时间卷积神经网络多输入单输出回归预测（Matlab完整源码和数据）
1.Matlab实现TCN时间卷积神经网络多输入单输出回归预测（Matlab完整源码和数据）。
2.输出MAE 、 MAPE、MSE、RMSE、R2多指标评价，运行环境Matlab2023b及以上。
3.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。
4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
5.作者介绍：机器学习之心，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，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作9年，更多仿真源码、数据集定制私信.
SVM支持向量机多输入单输出回归预测（Matlab完整源码和数据）
1.Matlab实现SVM支持向量机多输入单输出回归预测（Matlab完整源码和数据）。
2.输出MAE 、 MAPE、MSE、RMSE、R2多指标评价，运行环境Matlab2023b及以上。
3.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。
4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
5.作者介绍：机器学习之心，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，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作9年，更多仿真源码、数据集定制私信.
BO-SVM贝叶斯算法优化支持向量机的数据多变量时间序列预测（Matlab完整源码和数据）
1.Matlab基于BO-SVM贝叶斯算法优化支持向量机的数据多变量时间序列预测，加入5折交叉验证，折数可修改（完整源码和数据）
2.贝叶斯算法选择最佳的SVM核函数参数c和g;
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；程序内注释详细，excel数据，直接替换数据就可以用。
4.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，运行环境matlab2020b及以上。评价指标包括:R2、RPD、MSE、RMSE、MAE、MAPE等。
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。
6.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
7.作者介绍：机器学习之心，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，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作9年，更多仿真源码、数据集定制私信.
RVM-Adaboost相关向量机集成学习多输入单输出回归预测（Matlab完整源码和数据）
1.Matlab实现RVM-Adaboost相关向量机集成学习多输入单输出回归预测（Matlab完整源码和数据）。
2.输出MAE 、 MAPE、MSE、RMSE、R2多指标评价，运行环境Matlab2023b及以上。
3.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。
4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
5.作者介绍：机器学习之心，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，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作9年，更多仿真源码、数据集定制私信.
RVM相关向量机多输入单输出回归预测（Matlab完整源码和数据）
1.Matlab实现RVM相关向量机多输入单输出回归预测（Matlab完整源码和数据）。
2.输出MAE 、 MAPE、MSE、RMSE、R2多指标评价，运行环境Matlab2023b及以上。
3.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。
4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
5.作者介绍：机器学习之心，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，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作9年，更多仿真源码、数据集定制私信.
基于Gamma伽马模型结合EM算法和粒子滤波算法参数估计电池寿命预测（Matlab完整源码和数据）
基于Gamma伽马模型结合EM算法和粒子滤波算法参数估计电池寿命预测（Matlab完整源码和数据）
1.基于Gamma伽马模型结合EM算法和粒子滤波算法参数估计电池寿命预测（Matlab完整源码和数据）
2.数据集：电池容量数据；
3.环境准备：Matlab2023B版本，可读性强；
4.模型描述：Gamma伽马模型结合EM算法和粒子滤波算法参数估计。
5.领域描述：近年来，随着锂离子电池的能量密度、功率密度逐渐提升，其安全性能与剩余使用寿命预测变得愈发重要。本代码实现了Gamma伽马模型结合EM算法和粒子滤波算法参数估计在该领域的应用。
6.作者介绍：机器学习之心，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，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。
【锂电池剩余寿命预测】Transformer锂电池剩余寿命预测，马里兰大学锂电池数据集（Pytorch完整源码和数据）
1.【锂电池剩余寿命预测】Transformer锂电池剩余寿命预测，马里兰大学锂电池数据集（Pytorch完整源码和数据）
2.数据集：马里兰大学锂电池数据集，已经处理好；
3.环境准备：python 3.8 ， pytorch 1.8 版本及其以上，代码格式ipynb文件，可读性强；
4.模型描述：Transformer在各种各样的问题上表现非常出色，现在被广泛使用。
5.领域描述：近年来，随着锂离子电池的能量密度、功率密度逐渐提升，其安全性能与剩余使用寿命预测变得愈发重要。本代码实现了Transformer在该领域的应用。
6.作者介绍：机器学习之心，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，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。
【锂电池剩余寿命预测】TCN时间卷积神经网络锂电池剩余寿命预测，马里兰大学锂电池数据集（Pytorch完整源码和数据）
1.【锂电池剩余寿命预测】TCN时间卷积神经网络锂电池剩余寿命预测，马里兰大学锂电池数据集（Pytorch完整源码和数据）
2.数据集：马里兰大学锂电池数据集，已经处理好；
3.环境准备：python 3.8 ， pytorch 1.8 版本及其以上，代码格式ipynb文件，可读性强；
4.模型描述：TCN时间卷积神经网络（Temporal Convolutional Network，TCN）是一种具有时序特性的卷积神经网络，通过一维全卷积网络、因果卷积和膨胀卷积的结合，使卷积神经网络具备时序特性。 TCN具有稳定性高、求解速度快等优点。
5.领域描述：近年来，随着锂离子电池的能量密度、功率密度逐渐提升，其安全性能与剩余使用寿命预测变得愈发重要。本代码实现了TCN时间卷积神经网络在该领域的应用。
6.作者介绍：机器学习之心，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，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。
【锂电池剩余寿命预测】LSTM长短期记忆神经网络锂电池剩余寿命预测，马里兰大学锂电池数据集（Pytorch完整源码和数据）
1.【锂电池剩余寿命预测】LSTM长短期记忆神经网络锂电池剩余寿命预测，马里兰大学锂电池数据集（Pytorch完整源码和数据）
2.数据集：马里兰大学锂电池数据集，已经处理好；
3.环境准备：python 3.8 ， pytorch 1.8 版本及其以上，代码格式ipynb文件，可读性强；
4.模型描述：长短期记忆网络——通常被称为 LSTM，是一种特殊的 RNN，能够学习长期依赖性。由 Hochreiter 和 Schmidhuber（1997）提出的，并且在接下来的工作中被许多人改进和推广。LSTM 在各种各样的问题上表现非常出色，现在被广泛使用。
5.领域描述：近年来，随着锂离子电池的能量密度、功率密度逐渐提升，其安全性能与剩余使用寿命预测变得愈发重要。本代码实现了LSTM长短期记忆神经网络在该领域的应用。
6.作者介绍：机器学习之心，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，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。
【锂电池剩余寿命预测】GRU门控循环单元锂电池剩余寿命预测，马里兰大学锂电池数据集（Pytorch完整源码和数据）
1.【锂电池剩余寿命预测】GRU门控循环单元锂电池剩余寿命预测，马里兰大学锂电池数据集（Pytorch完整源码和数据）
2.数据集：马里兰大学锂电池数据集，已经处理好；
3.环境准备：python 3.8 ， pytorch 1.8 版本及其以上，代码格式ipynb文件，可读性强；
4.模型描述：GRU（Gate Recurrent Unit）是循环神经网络（RNN）的一种，可以解决RNN中不能长期记忆和反向传播中的梯度等问题，与LSTM的作用类似，不过比LSTM简单，容易进行训练。
5.领域描述：近年来，随着锂离子电池的能量密度、功率密度逐渐提升，其安全性能与剩余使用寿命预测变得愈发重要。本代码实现了GRU门控循环单元在该领域的应用。
6.作者介绍：机器学习之心，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，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。
【锂电池剩余寿命预测】CNN卷积神经网络锂电池剩余寿命预测，马里兰大学锂电池数据集（Pytorch完整源码和数据）
1.【锂电池剩余寿命预测】CNN卷积神经网络锂电池剩余寿命预测，马里兰大学锂电池数据集（Pytorch完整源码和数据）
2.数据集：马里兰大学锂电池数据集，已经处理好；
3.环境准备：python 3.8 ， pytorch 1.8 版本及其以上，代码格式ipynb文件，可读性强；
4.模型描述：CNN-Transformer在各种各样的问题上表现非常出色，现在被广泛使用。
5.领域描述：近年来，随着锂离子电池的能量密度、功率密度逐渐提升，其安全性能与剩余使用寿命预测变得愈发重要。本代码实现了CNN卷积神经网络在该领域的应用。
6.作者介绍：机器学习之心，博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。
DBN-ELM深度置信网络融合极限学习机多输入单输出回归预测（Matlab完整源码和数据）
1.Matlab实现DBN-ELM深度置信网络融合极限学习机多输入单输出回归预测（Matlab完整源码和数据）。
2.输出对比图、误差图，运行环境Matlab2023b及以上。
3.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。
4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
5.作者介绍：机器学习之心，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，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信.
RF-Adaboost随机森林集成学习多输入单输出回归预测（Matlab完整源码和数据）
1.Matlab实现RF-Adaboost随机森林集成学习多输入单输出回归预测（Matlab完整源码和数据）。
2.输出MAE 、 MAPE、MSE、RMSE、R2多指标评价，运行环境Matlab2023b及以上。
3.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。
4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
5.作者介绍：机器学习之心，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，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作9年，更多仿真源码、数据集定制私信.
MLR多元线性回归多输入单输出回归预测（Matlab完整源码和数据）
1.Matlab实现MLR多元线性回归多输入单输出回归预测（Matlab完整源码和数据）。
2.输出MAE 、 MAPE、MSE、RMSE、R2多指标评价，运行环境Matlab2023b及以上。
3.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。
4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
5.作者介绍：机器学习之心，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，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信.
LSTM长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测（Matlab完整源码和数据）
1.Matlab实现LSTM长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测（Matlab完整源码和数据）。
2.输出MAE 、 MAPE、MSE、RMSE、R2多指标评价，运行环境Matlab2023b及以上。
3.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。
4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
5.作者介绍：机器学习之心，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，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信.
LSSVM最小二乘支持向量机多输入单输出回归预测（Matlab完整源码和数据）
1.Matlab实现LSSVM最小二乘支持向量机多输入单输出回归预测（Matlab完整源码和数据）。
2.输出MAE 、 MAPE、MSE、RMSE、R2多指标评价，运行环境Matlab2023b及以上。
3.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。
4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
5.作者介绍：机器学习之心，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，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信.
GRU门控循环单元多输入单输出回归预测（Matlab完整源码和数据）
1.Matlab实现GRU门控循环单元多输入单输出回归预测（Matlab完整源码和数据）。
2.输出MAE 、 MAPE、MSE、RMSE、R2多指标评价，运行环境Matlab2023b及以上。
3.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。
4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
5.作者介绍：机器学习之心，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，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作9年，更多仿真源码、数据集定制私信.
ELM-Adaboost极限学习机集成学习多输入单输出回归预测（Matlab完整源码和数据）
1.Matlab实现ELM-Adaboost极限学习机集成学习多输入单输出回归预测（Matlab完整源码和数据）。
2.输出MAE 、 MAPE、MSE、RMSE、R2多指标评价，运行环境Matlab2023b及以上。
3.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。
4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
5.作者介绍：机器学习之心，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，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作9年，更多仿真源码、数据集定制私信.
CNN-SVM卷积神经网络结合支持向量机多输入单输出回归预测（Matlab完整源码和数据）
1.Matlab实现CNN-SVM卷积神经网络结合支持向量机多输入单输出回归预测（Matlab完整源码和数据）。
2.输出MAE 、 MAPE、MSE、RMSE、R2多指标评价，运行环境Matlab2023b及以上。
3.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。
4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
5.作者介绍：机器学习之心，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，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作9年，更多仿真源码、数据集定制私信.
NRBO-ICEEMDAN分解，基于牛顿-拉夫逊优化算法优化改进自适应经验模态分解NRBO-ICEEMDAN信号分解（Matlab完整源码和数据）
NRBO-ICEEMDAN分解，基于牛顿-拉夫逊优化算法优化改进自适应经验模态分解NRBO-ICEEMDAN信号分解（Matlab完整源码和数据）
Matlab实现NRBO-ICEEMDAN分解，基于牛顿-拉夫逊优化算法优化改进自适应经验模态分解NRBO-ICEEMDAN信号分解
1.分解效果图 ，效果如图所示，可完全满足您的需求～
2.直接替换数据即可用 适合新手小白 注释清晰～
3.附赠案例数据 直接运行NRBO-ICEEMDANmain一键出图～
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：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
5.作者介绍：机器学习之心，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，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信.
【锂电池剩余寿命预测】CNN-Transformer锂电池剩余寿命预测，马里兰大学锂电池数据集（Pytorch完整源码和数据）
1.【锂电池剩余寿命预测】CNN-Transformer锂电池剩余寿命预测（Pytorch完整源码和数据）
2.数据集：马里兰大学锂电池数据集，已经处理好；
3.环境准备：python 3.8 ， pytorch 1.8 版本及其以上，代码格式ipynb文件，可读性强；
4.模型描述：CNN-Transformer在各种各样的问题上表现非常出色，现在被广泛使用。
5.领域描述：近年来，随着锂离子电池的能量密度、功率密度逐渐提升，其安全性能与剩余使用寿命预测变得愈发重要。本代码实现了CNN-Transformer在该领域的应用。
6.作者介绍：机器学习之心，博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。
【锂电池剩余寿命预测】CNN-LSTM锂电池剩余寿命预测，马里兰大学锂电池数据集（Pytorch完整源码和数据）
1.【锂电池剩余寿命预测】CNN-LSTM锂电池剩余寿命预测（Pytorch完整源码和数据）
2.数据集：马里兰大学锂电池数据集，已经处理好；
3.环境准备：python 3.8 ， pytorch 1.8 版本及其以上，代码格式ipynb文件，可读性强；
4.模型描述：LSTM擅长捕捉序列数据中的长期依赖关系，而CNN则擅长提取图像数据的局部特征。通过结合两者的优势，我们可以让模型同时考虑到数据的时序信息和空间信息，减少参数降低过拟合风险，从而提供更精确的预测、更出色的性能以及更高的训练效率。因此，LSTM结合CNN也是深度学习的一个热门研究方向，在学术界与工业界都。
5.领域描述：近年来，随着锂离子电池的能量密度、功率密度逐渐提升，其安全性能与剩余使用寿命预测变得愈发重要。本代码实现了CNN-LSTM神经网络在该领域的应用。
6.作者介绍：机器学习之心，博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。
CNN-LSTM卷积神经网络结合长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测（Matlab完整源码和数据）
1.Matlab实现CNN-LSTM卷积神经网络结合长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测（Matlab完整源码和数据）。
2.输出MAE 、 MAPE、MSE、RMSE、R2多指标评价，运行环境Matlab2023b及以上。
3.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。
4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
5.作者介绍：机器学习之心，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，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信.
CNN-LSSVM卷积神经网络结合最小二乘支持向量机多输入单输出回归预测（Matlab完整源码和数据）
1.Matlab实现CNN-LSSVM卷积神经网络结合最小二乘支持向量机多输入单输出回归预测（Matlab完整源码和数据）。
2.输出MAE 、 MAPE、MSE、RMSE、R2多指标评价，运行环境Matlab2023b及以上。
3.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。
4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
5.作者介绍：机器学习之心，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，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信.
CNN-GRU卷积神经网络结合门控循环单元多输入单输出回归预测（Matlab完整源码和数据）
1.Matlab实现CNN-GRU卷积神经网络结合门控循环单元多输入单输出回归预测（Matlab完整源码和数据）。
2.输出MAE 、 MAPE、MSE、RMSE、R2多指标评价，运行环境Matlab2023b及以上。
3.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。
4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
5.作者介绍：机器学习之心，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，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信.
CNN-BiLSTM-Attention卷积神经网络结合双向长短期记忆神经网络注意力机制多输入单输出回归预测（Matlab完整源码和数据）
1.Matlab实现CNN-BiLSTM-Attention卷积神经网络结合双向长短期记忆神经网络注意力机制多输入单输出回归预测（Matlab完整源码和数据）。
2.输出MAE 、 MAPE、MSE、RMSE、R2多指标评价，运行环境Matlab2023b及以上。
3.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。
4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
5.作者介绍：机器学习之心，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，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信.
CNN-BiLSTM-Adaboost卷积神经网络结合双向长短期记忆神经网络集成学习多输入单输出回归预测（Matlab完整源码和数据）
1.Matlab实现CNN-BiLSTM-Adaboost卷积神经网络结合双向长短期记忆神经网络集成学习多输入单输出回归预测（Matlab完整源码和数据）。
2.输出MAE 、 MAPE、MSE、RMSE、R2多指标评价，运行环境Matlab2023b及以上。
3.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。
4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
5.作者介绍：机器学习之心，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，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信.
CNN-BiLSTM卷积神经网络结合双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测（Matlab完整源码和数据）
1.Matlab实现CNN-BiLSTM卷积神经网络结合双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测（Matlab完整源码和数据）。
2.输出MAE 、 MAPE、MSE、RMSE、R2多指标评价，运行环境Matlab2023b及以上。
3.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。
4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
5.作者介绍：机器学习之心，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，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信.
CNN-BiGRU-Attention卷积神经网络结合双向门控循环单元融合注意力机制多输入单输出回归预测（Matlab完整源码和数据）
1.Matlab实现CNN-BiGRU-Attention卷积神经网络结合双向门控循环单元融合注意力机制多输入单输出回归预测（Matlab完整源码和数据）。
2.输出MAE 、 MAPE、MSE、RMSE、R2多指标评价，运行环境Matlab2023b及以上。
3.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。
4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
5.作者介绍：机器学习之心，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，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信.
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