基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-BILSTM-Attention)回归预测，多变量输入模型。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。

基于贝叶斯优化长短期记忆网络(bayes-LSTM)的时间序列预测，matlab代码，要求2019及以上版本。 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。

MATLAB开发的LSTM深度学习网络来预测时间序列的工具箱-支持单时间序列和多元时间序列的预测

短期增温对亚热带杉木幼林碳氮同位素组成的影响，吕春平，张秋芳，植被对陆地生态系统组成有重大意义，是大气、水分和土壤等要素相互作用的桥梁。目前全球气候变暖是一个必然趋势。水分和氮素被认

作物－畜牧综合系统（ICLS）是一种替代选择，可以帮助加强粮食生产，同时使环境受益。 但是，仍然缺乏对ICLS对南达科他州特定环境的土壤和经济效益影响的评估。 这项研究旨在评估在南达科他州玉米（Zea mays L。）-大豆（Glycine max L。）-黑麦（Secale graine L.）轮作下ICLS对土壤健康和经济效益的影响。 在黑麦作物播种后种植覆盖作物共混物，并在2015-2016年建立覆盖作物后进行放牧处理（有或无）。 这项研究的数据表明，大多数土壤特性不会受到放牧的负面影响。 然而，放牧相比非放牧增加了土壤容重（BD），降低了土壤有机碳（SOC）和土壤保水率（SWR）。 放牧对玉米单产的影响不显着。 覆盖作物不会影响pH值，电导率（EC），总氮（TN），β-葡萄糖苷酶，酸水解碳含量，微生物生物量碳和SWR，但会影响SOC，冷热水碳含量，BD ，在某些阶段和深度的渗透率（qs）。 不同的农作物混种对玉米产量的影响不那么强。 经济分析表明，实施ICLS可以使农场的利润在第一年增加$ 17.23 ac-1，第二年增加$ 43.61 ac-1。 这些发现表明，采用适当管理的

我们揭示了短期各向异性通货膨胀的普遍性。 作为演示，我们使用指数型量表动力学函数研究通货膨胀，该函数在从高维基础理论进行降维获得的模型中无处不在。 事实证明，各向异性通货膨胀普遍发生在常规通货膨胀的后期。 值得注意的是，我们发现在10 MHz至100 MHz的高频频带中会大量产生峰值重力大约在10至26度至10至27度之间的原始重力波。 如果将来能够检测到这种引力波，我们将能够探究更高维度的基础理论。

网络产业短期并购绩效的实证研究——以信息技术业上市公司为例，陈福中，，网络产业逐渐成为关系国民经济发展的重要支柱，关于其并购绩效的研究成为亟待解决的课题。以信息技术业上市公司为例，用事件研究

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。

金豺算法(GJO)优化双向长短期记忆神经网络的数据分类预测，GJO-BiLSTM分类预测，多输入单输出。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

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。