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。
2023-11-20 16:46:33
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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。
2023-11-20 14:49:45
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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。
2023-09-28 18:36:01
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MATLAB实现CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆网络多变量时序预测，
数据为多变量时间序列数据，多输入单输出,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件，运行环境MATLAB2020b及以上，运行主程序即可。
2022-11-30 16:29:10
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MATLAB实现CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络时间序列预测，
数据为多变量时间序列数据，多输入单输出,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件，运行环境MATLAB2020b及以上，运行主程序CNN_BiLSTM即可。
2022-10-27 12:06:00
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针对目前时间序列决策研究方法的一些缺陷，提出了多变量时间序列模糊决策树挖掘方法，并给出了该方法的实验分析。实验结果证明该方法能够找出多变量时间序列子序列的形态与某个序列的后期趋势或状态的决策信息。
2022-01-10 13:50:12
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