它使用两个规则来探索整个搜索过程：Newton-Raphson搜索规则(NRSR)和陷阱避免算子(TAO)，并使用几组矩阵来进一步探索最佳结果。2️⃣、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE、MAPE等，图很多，符合您的需要。4️⃣、赠送测试数据集，可以直接运行源程序。1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上【没有我赠送】5️⃣、单个代码不讲价，两个及以上才有优惠。2

基于PCA-RF的数据多特征分类预测 Matlab代码（多输入单输出）[可显示原始特征贡献率]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！1.首先通过主成分分析PCA将数据进行降维，会显示原始特征对应的贡献率(不是贡献率排序，不会让你对应不到对应特征)，特征选取要求为累计贡献率大于90%(可自定义修改2.将数据降维后的数据导入RF进行分类预测3.PCA和RF分类两个内

2、KAN网络（Knowledge-Adaptive Network）是结合知识和数据驱动的方法，通过引入先验知识来提升模型的性能。基于KAN网络（Knowledge-Adaptive Network）的数据回归预测，Matlab代码，可直接运行，适合小白新手。3、通过克里金插值（Kriging）方法，将先验知识（空间相关性）引入数据处理过程中。2️⃣、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、

2、提取NASA数据集的电池容量，此处以以历史容量作为输入，采用迭代预测的方法对未来的容量进行。2️⃣、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等，图很多，符合您的需要。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。3、LSTM可更换为BiLSTM、GRU、BiGRU（仅限购买前免费）1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2018b及其以上。5️⃣、单个

2.评价指标包含：分类准确率、灵敏度、特异性曲线下面积(AUC值)、卡帕(Kappa)系数、F1分数。3️⃣、运行结果图包括分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图等，如下所示。4️⃣、赠送测试数据集，可以直接运行源程序。1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2018b及其以上。基于长短期记忆神经网络结合支持向量机(2️⃣、代码中文注释清晰，质量极高。3.需要加优化算法的也可以定制！)的多特征分类预测【

基于常青藤算法优化深度混合核极限学习机(IVY-DHKELM)的多输出回归预测 Matlab (多输入多输出)

[独家]基于PCA-SSA-SVM的数据多特征分类预测 Matlab代码（多输入单输出）1.首先通过主成分分析PCA将数据进行降维，，特征选取要求为累计贡献率大于90%。2.将数据降维后的数据导入SSA-SVM神经网络进行分类预测(SSA优化SVM的c和g)3.PCA和SSA-SVM分类两个内容写在同一个main里，1、运行环境要求MATLAB版本为2018b及其以上，可实现二分类和多分类2、代码

1.1.PLO极光优化算法(Polar Lights Optimizer, PLO)，于。《Neurocomputing》上，目前没什么人用，你先用你就是创新。3️⃣、运行结果图包括分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图，如下所示。1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2020b及其以上，可实现。4️⃣、赠送测试数据集，可以直接运行源程序。2.购买前PLO可以更换为其他的优化算法！)的数据分类预测 (

Matlab 基于时间卷积网络结合长短期记忆神经网络(TCN-LSTM)的数据多特征分类预测（多输入单输出）1.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！2.也可以根据需要定制算法进行优化注：1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2020b及其以上【如果没有可私信我，我赠送】2️⃣、代码中文注释清晰，质量极高3️⃣、运行结果图包括分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图等