Matlab源码与数据集：GJO-TCN-BiGRU-Attention金豹算法优化多变量时间序列预测模型输入多特征输出单变量，融合注意力机制与TCN-BiGRU网络优化参数，评估R2等指标的

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多目标粒子群算法MOPSO的Matlab实现：涵盖多种测试函数与评价指标的工程应用案例研究,多目标粒子群算法MOPSO，Matlab实现 测试函数包括ZDT、DTLZ、WFG、CF、UF和MMF等，另外附有一个工程应用案例；评价指标包括超体积度量值HV、反向迭代距离IGD、迭代距离GD和空间评价SP等,MOPSO; Matlab实现; 测试函数: ZDT; DTLZ; WFG; CF; UF; MMF; 评价指标: HV; IGD; GD; SP,多目标粒子群算法MOPSO：Matlab应用及性能评价

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