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。

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。

鲸鱼算法(WOA)优化长短期记忆神经网络的数据回归预测，WOA-LSTM回归预测，多输入单输出模型 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。

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。

1. 数据预处理 2 2. 模型搭建 4 3. 训练与验证 5 4. 结果分析 8 5. 总结 10 1. 数据预处理 2. 模型搭建 3. 训练与验证 4.

希腊电力负荷预测IPTO 此存储库包含我研究生论文的代码，该论文涉及短期负荷预测，使用希腊独立电力公司提供的每日负荷数据集，在R，RStudio，R-markdown和R-Shiny中开发了预测希腊每小时的电力负荷需求传输运营商（IPTO）-（希腊的AΔΜHΕ） 可以在亚里斯多德大学的论文库中找到我的论文的文档： : ln= ，请原谅我文档中的错误，如果发现任何错误，请通知我 ：） 库-依赖关系 数据预处理库 xlsx软件包：install.packages（'xlsx'） JSONLite ：install.packages（“ jsonlite”） lubridate ：install.packages（'lubridate'） 标题：install.packages（“标题”） 功能选择，库：install.package（“ Boruta”） 机器学习图书馆 SV

数据包括历史光伏逆变器数据，首先利用pycaret筛选模型，后使用tensorflow-keras框架构建lstm完成光伏发电预测

将循环神经网络中的长短期记忆网络和前馈注意力模型相结合，提出一种文本情感分析方案。在基本长短期记忆网络中加入前馈注意力模型，并在TensorFlow深度学习框架下对方案进行了实现。根据准确率、召回率和F₁测度等衡量指标，与现有的方案对比表明，提出的方案较传统的机器学习方法和单纯的长短期记忆网络方法有明显的优势。

对于许多研究人员和审查员来说，确定股票价格的专业性一直是一项麻烦的任务。 事实上，金融专家对股票价值预测的检查领域非常感兴趣。 对于体面而有用的投机，众多投机者对股市未来走势了如指掌。 强大而强大的股票市场预测框架可帮助交易商、投机者和专家提供重要数据，例如股票市场的未来走向。 这项工作提出了一种循环神经网络 (RNN) 和长短期记忆 (LSTM) 方法来处理预期的股市文件。

Matlab实现GA-LSTM遗传算法优化长短期记忆网络的数据多输入单输出回归预测（完整源码和数据) 命令窗口输出MAE、MAPE、MSE、R2、MSE等指标。 优化学习率、隐藏层节点数、正则化系数。