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Transformer-GRU融合模型的多变量回归预测及参数优化系统在MATLAB中的实现

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简介：
本研究开发了一种结合Transformer与GRU的混合模型，用于复杂多变量数据的回归预测，并通过MATLAB实现了该系统的构建和参数优化。 Transformer-GRU融合模型：多变量回归预测与参数优化系统的Matlab实现 基于Transformer结合门控循环单元（GRU）的数据多变量回归预测采用Matlab语言编写。程序已经调试完毕，无需更改代码直接运行即可在Excel中使用。 该系统支持多种任务类型，包括但不限于： - 多变量单输出的回归问题 - 回归效果展示如图1所示 模型网络结构图见图2，评价指标包含R²、MAE（平均绝对误差）、RMSE（均方根误差）和MAPE（平均相对百分比误差）。 此外，系统支持通过添加好友的方式引入各类优化算法进行参数自动化寻优，例如冠豪猪CPO或霜冰RIME等。同时也可以根据需求改进现有算法。 - Matlab版本要求在2023b及以上 - 附赠测试数据，格式如图3所示 程序代码注释清晰易懂，适合新手小白一键运行main文件生成图表。 - 程序仅包含Matlab代码且保证原始程序可正常运行 - 模型提供一种衡量数据集精度的方法，但无法确保对于所有新的数据都能得到满意的结果。

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  • Transformer-GRU融合模型的多变量回归预测及参数优化系统在MATLAB中的实现
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    本研究开发了一种结合Transformer与GRU的混合模型，用于复杂多变量数据的回归预测，并通过MATLAB实现了该系统的构建和参数优化。 Transformer-GRU融合模型：多变量回归预测与参数优化系统的Matlab实现 基于Transformer结合门控循环单元（GRU）的数据多变量回归预测采用Matlab语言编写。程序已经调试完毕，无需更改代码直接运行即可在Excel中使用。 该系统支持多种任务类型，包括但不限于： - 多变量单输出的回归问题 - 回归效果展示如图1所示 模型网络结构图见图2，评价指标包含R²、MAE（平均绝对误差）、RMSE（均方根误差）和MAPE（平均相对百分比误差）。 此外，系统支持通过添加好友的方式引入各类优化算法进行参数自动化寻优，例如冠豪猪CPO或霜冰RIME等。同时也可以根据需求改进现有算法。 - Matlab版本要求在2023b及以上 - 附赠测试数据，格式如图3所示 程序代码注释清晰易懂，适合新手小白一键运行main文件生成图表。 - 程序仅包含Matlab代码且保证原始程序可正常运行 - 模型提供一种衡量数据集精度的方法，但无法确保对于所有新的数据都能得到满意的结果。
     
  • 基于CNN-GRU-Attention的回归预测模型及MATLAB实现（多变量输入）
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    本研究提出一种结合卷积神经网络(CNN)、门控循环单元(GRU)和注意力机制的新型回归预测模型，特别适用于处理具有复杂时间序列特性的多变量数据。利用MATLAB对该混合架构进行建模与实现，展示了其在处理金融或医疗等领域的高维动态数据集中的有效性及优越性能。 基于卷积神经网络-门控循环单元结合注意力机制（CNN-GRU-Attention）的回归预测模型适用于多变量输入数据。该代码使用MATLAB 2020版本及以上编写，具备高质量且易于学习与扩展的特点。评价指标包括R²、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，以全面评估模型性能。
     
  • 基于Transformer-GRU融合的Matlab多变量回归预测模型：已调试完毕，易于使用，创新选择
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    本研究提出了一种结合Transformer与GRU的新型多变量回归预测模型，并在MATLAB中实现。该模型经过精心调试，具备良好的用户友好性和高效性能，适用于复杂数据预测任务，为用户提供了一个强大的分析工具。 Transformer-GRU融合的Matlab多变量回归预测模型：程序调试完成，轻松上手创新之选。该模型结合了Transformer与门控循环单元（GRU），适用于多种数据集上的多变量回归预测及参数优化。 特点如下： 1. **功能全面**：支持单输出回归，并可扩展为分类或时间序列预测。 2. **评价指标丰富**：包括R²、MAE、RMSE和MAPE等，便于评估模型性能。 3. **代码友好性**：注释清晰详尽，适合初学者使用。通过运行main文件即可一键生成结果图。 此外： - 提供测试数据集以验证模型效果（格式如示例所示）； - 支持在Matlab 2023b及以上版本上直接运行。 注意：该模型仅提供一种评估数据精度的方法，因此无法保证对所有输入数据都能达到满意的结果。用户可根据需要调整或改进优化算法。 核心关键词： 1. Transformer-GRU 2. 数据多变
     
  • 基于PSO优化的混合核极限学习机(HKELM)回归预测，PSO-HKELM在多变量输入模型中的应用及参数优化
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    本研究提出一种基于粒子群优化（PSO）技术的混合核极限学习机（HKELM）方法，并探讨其在复杂多变量数据集上的回归预测能力及其参数优化策略。 本段落探讨了使用粒子群算法（PSO）优化混合核极限学习机（HKELM）进行回归预测的方法，并介绍了PSO-HKELM数据回归预测模型及其多变量输入特性。该方法通过调整正则化系数、核参数和核权重系数来实现对HKELM的优化。评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，以全面评估模型性能。代码质量高，便于学习与数据替换操作。
     
  • 基于WOA优化的HKELM回归预测及其在多变量输入中的应用，重点优化参数H
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    本研究提出了一种基于WOA算法优化参数H的HKELM回归模型，并探讨了其在处理多变量输入数据时的应用效果。 基于鲸鱼优化算法（WOA）对混合核极限学习机（HKELM）进行回归预测的优化研究，采用WOA-HKELM数据回归模型处理多变量输入问题。 该方法主要针对HKELM中的正则化系数、核参数和核权重系数等关键参数进行了优化。评价指标包括R2值、平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、根均方误差（RMSE）以及平均相对百分比误差（MAPE），代码质量高，易于学习与数据替换操作。
     
  • 基于PSO-Transformer的Matlab代码：提升单/多变量时序预测与分类的Transformer模型参数优化...
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    本项目提供了一种利用粒子群优化（PSO）算法来改进Transformer架构中参数选择的方法，专门用于增强单一及多种时间序列数据的预测和分类性能。该Matlab实现为研究者与开发者在时序数据分析领域探索更高效模型提供了有力工具。 基于PSO-Transformer的Matlab代码：高效优化Transformer模型参数以实现单多变量时序预测与分类效果提升 该代码利用粒子群优化算法(PSO)来优化Transformer的数据分类预测，适用于单、多变量时间序列回归及分类任务。 程序已经调试好，在MATLAB 2023b及以上版本中可以直接运行。数据格式为excel，无需更改代码即可替换测试集进行实验。PSO优化参数包括注意力机制头数、正则化系数和初始化学习率等关键参数。 Transformer作为一种创新的神经网络结构受到了广泛欢迎。通过使用Transformer编码器来挖掘光伏与负荷数据特征间的复杂关系以及时间序列中的长短期依赖关系，可以提高预测精度，并有助于故障识别。 1. 运行环境要求：MATLAB版本为2023b及以上 2. 代码包含中文注释，易于理解。 3. 输出结果包括分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵等可视化图表。 4. 提供测试数据集，可以直接运行源程序进行实验。适合新手小白使用。
     
  • 基于CNN-BIGRU-Attention的回归预测模型及其在多变量输入中的应用（MATLAB实现）
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    本研究提出了一种结合卷积神经网络(CNN)、双向GRU和注意力机制的新型回归预测模型，并利用MATLAB实现了该模型在处理多变量输入数据时的应用，有效提升了预测精度。 基于卷积神经网络-双向门控循环单元结合注意力机制（CNN-BIGRU-Attention）的回归预测模型采用多变量输入设计，在MATLAB 2020版本及以上环境中实现。该代码具备高质量，便于学习与数据替换，并且能够计算R²、MAE、MSE、RMSE和MAPE等评价指标。
     
  • 基于CNN-GRU的多变量回归预测（Matlab）: 多输入单输出回归及多维数据拟合，适用于Matlab环境
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    本项目采用CNN与GRU结合的方法，在MATLAB环境下进行多变量时间序列的回归预测。旨在实现多输入单输出的数据分析，并处理高维度数据间的复杂关系。适合需要对大规模、复杂数据集进行预测的研究者和工程师使用。 CNN-GRU多变量回归预测（Matlab） 1. 卷积门控循环单元（Convolutional Gated Recurrent Unit，CNN-GRU）：这是一种深度学习模型，结合了卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）的特性。它用于处理时序数据和多维数据的回归预测或拟合任务。 2. 运行环境为Matlab 2020b； 3. 多输入单输出的数据回归预测； 4. 主文件名为CNN_GRUNN.m，其中包含了需要处理的数据。 该程序使用卷积门控循环单元（CNN-GRU）进行多变量的回归预测。它适用于多维数据拟合和预测任务，并且其主要特点是能够同时利用卷积神经网络在空间特征提取方面的优势以及门控循环单元对时序信息的有效建模能力，从而更好地处理长期依赖关系问题。
     
  • MATLAB中多变量自回归模型的实现代码
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    本简介提供了一段在MATLAB环境中实现多变量自回归（MVAR）模型的代码示例。该代码帮助用户理解和应用时间序列分析中的MVAR建模方法，适用于信号处理与统计学习领域。 压缩包内包含实现MVAR各个功能的20个子函数以及一个用于调用这些函数以求解EEG信号各通道相关性的脚本。此外，还可以绘制出表示各通道之间相关性的图表。
     
  • 基于灰狼算法(GWO)的混合核极限学习机(HKELM)回归预测优化，GWO-HKELM数据回归预测及多变量输入模型 参数优化目标为H
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    本研究提出了一种结合灰狼优化算法与混合核极限学习机的新型回归预测方法，旨在通过优化参数实现更精确的数据分析和预测。该模型在处理复杂非线性关系时表现出色，特别适用于多变量输入情况下的性能提升。 基于灰狼算法（GWO）优化混合核极限学习机（HKELM）回归预测模型。该方法通过调整HKELM的正则化系数、核参数以及核权重系数，提高数据回归预测的准确性。评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量高且便于学习与替换数据。