1.Matlab实现TPA-LSTM Attention-LSTM多变量回归预测； 2.运行环境为Matlab2020b； 3.Train为训练集数据，Test为测试集数据，TPAMain.m为主程序，运行即可；其余m文件为子函数，无需运行,所有文件放在一个文件夹； 4.运行需要要GPU支持运算。 1. 使用Matlab实现了TPA-LSTM/Attention-LSTM多变量回归预测的算法。 2. 该算法在Matlab2020b环境下运行。 3. 程序包含了训练集数据（Train）、测试集数据（Test）以及一个主程序（TPAMain.m），只需运行主程序即可。其他的m文件是子函数，无需单独运行，建议将所有文件放在同一个文件夹中。 4. 运行该程序需要GPU支持进行计算。 涉及的 1. TPA-LSTM/Attention-LSTM：这是一种多变量回归预测的算法。TPA-LSTM（Temporal Pattern Attention-LSTM）和Attention-LSTM分别是基于LSTM（长短期记忆）模型的改进版本，用于处理时间序列数据并关注序列中的重要模式和特征。

基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-LSTM-Attention)多变量时间序列预测，CNN-LSTM-Attention多维时间序列预测，多列变量输入模型。matlab代码，2020版本及以上。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

1.输入多个特征，输出单个变量； 2.考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测； 4.excel数据，方便替换； 5.运行环境Matlab2018b及以上； 6.输出R2、MAE、MBE等评价指标。

麻雀算法(SSA)优化极限梯度提升树XGBoost回归预测,SSA-XGBoost回归预测模型,多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络(CNN-BILSTM)数据回归预测，多变量回归预测模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

融合柯西变异和反向学习改进麻雀算法(SSA)优化BP神经网络回归预测，SSAnew-BP回归预测，多变量输入单输出模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

基于鲸鱼算法(WOA)优化高斯过程回归(WOA-GPR)的数据回归预测，matlab代码，多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

基于粒子群算法(PSO)优化高斯过程回归(PSO-GPR)的数据回归预测，matlab代码，多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

麻雀算法(SSA)优化长短期记忆神经网络的数据多变量时间序列预测，SSA-LSTM多维时间序列预测。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

## 源码分享| 基于MATLAB的五种插值方法合集（线性、三次、三次样条、最邻近、分段三次Hermite），解决多变量样本空值插值，以及零值插值 **免费提供试用版代码，可自行运行计算结果。** ## 1.数据要求 （1）数据均为数值格式。 （2）每行为不同变量的值。 （2）首尾数据得有值，不能空缺。 ## 2.插值方法 （1）线性插值 （2）三次插值 （3）三次样条插值 （4）最邻近插值 （5）分段三次Hermite插值 ## 3.插值思路 （1）提取非零或者非空对应的数据进行插值 （2）找到对应非零或者非空的行以及列 （3）使用五种方法，用for循环分别对提取后的残缺合集进行插值 （4）对插值结果赋值为datanew1~5 （5）将插值的结果替换原来的非零或者非空数据 （6）判断插值结果是否为负 ## 4.插值数据 （1）空值插 （2）零值插值 ## 5.插值结果 插值结果不一一举例，选取线性插值结果进行展示。 （1）空值插值 （2）零值插值 ## 6.主程序代码展示（部分） （1）空值插值 clc,c