完整源码和数据基于鲸鱼.zip
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更新日期:2025-02-13

基于WOA-TCN-BiGRU-Attention算法的Matlab多变量时间序列预测完整源码与数据集:包含学习率、神经元数及注意力机制参数优化,输出R2、MSE、MAE、MAPE与RMSE多维度评价

资源文件列表(大概)

文件名
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中实现基于模型的.html
12.32KB
基于的多变量时间序列预测完整源码一前.doc
2.77KB
基于的多变量时间序列预测完整源码一引言时间序列.txt
2.41KB
基于算法的多变量时间序列预测完整源码一引.doc
2.5KB
基于算法的多变量时间序列预测的源码及数据分析一.txt
2.68KB
完整源码和数据基于鲸鱼.html
10.84KB
文章标题基于的多变量时间序列预测模型一.txt
1.79KB
文章标题多目标粒子群算法的实现及测试与评价指标的.txt
1.75KB
根据您的需求以下是一篇关于基于算法进行多变量时.html
12.13KB

资源内容介绍

基于WOA-TCN-BiGRU-Attention算法的Matlab多变量时间序列预测完整源码与数据集:包含学习率、神经元数及注意力机制参数优化,输出R2、MSE、MAE、MAPE与RMSE多维度评价指标,Matlab完整源码和数据1.基于WOA-TCN-BiGRU-Attention鲸鱼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;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。,核心关键词:WOA-TCN-BiGRU-Attention;Matlab完整源码;数据集;多变量时间序列预测;R2;MSE;MAE;MAPE;RMSE;学习率优化;神经元个数调整;注意力机制键值调整;正则化参数调整。,Matlab多变量时间序列预测完整源码:WOA-TCN-BiGRU-Attention模型

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