基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测程序，预测精度很高。 可用于做风电功率预测，电力负荷预测等等 标记注释清楚，可直接换数据运行。 代码实现训练与测试精度分析。

c# 基于反射、自定义特性、Web Services、xml序列化的应用实例 ！

基于注意力机制attention结合长短期记忆网络LSTM时间序列预测，LSTM-Attention时间序列预测，单输入单输出模型。 运行环境MATLAB版本为2020b及其以上。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

基于遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)的时间序列预测，matlab代码。 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。

大名鼎鼎的delphi第三方界面包rc5.5的安装包，带序列号，完全稳定破解，保证注册成功，实测100台以上机器（发给很多人安装过），绝对保证破解成功。 从此编程界面开发不用愁，不用担心，不用编程，拖拖就是最漂亮的界面了。

C#使用WMI获取主机型号、序列号，硬盘型号、序列号、容量，内存容量，MAC地址、IP地址、网关地址。

基于Jonswap谱的随机波浪时间序列，有不同位置处的波高时间序列，不同时间段不同位置处的波压力三维序列。

基于VMD-Attention-LSTM的时间序列预测模型（代码仅使用了一个较小数据集的训练及预测，内含使用使用逻辑，适合初学者观看，模型结构是可行的，有能力的请尝试使用更大的数据集训练）

代码实现了将时间序列根据所给符号类别数等概率划分成多个区间，根据所给字节长度数实现时间序列到符号化频次直方图序列的转换，并包含一个简单样本的转化实现

多序列比对是生物信息学中最重要和挑战性的任务之一. 针对多序列比对是NP 完全组合优化问题, 引.入Tent 混沌初始化种群策略、不同蜂种的邻域搜索策略和锦标赛选择策略等, 提出了一种基于多策略人工蜂群.的多序列比对算法. 该算法应用Tent混沌初始化种群策略以使初始个体多样化和获取较好初始解; 其次针对不同.蜂种的特性设计不同的邻域搜索策略以平衡算法的全局探索与局部开发能力. 同时引入序列比对的蜜源编码方.法以适应多序列比对的离散性. 实验结果表明, 该算法鲁棒性较强, 能获取较好的比对性能和生物特性