JCRQ1河马算法+四模型对比！HO-CNN-BiLSTM-Attention系列四模型多变量时序预测
【摘要】 基于HO-CNN-BiLSTM-Attention、CNN-BiLSTM-Attention、HO-CNN-BiLSTM、BiCNN-LSTM四模型多变量时序预测一键对比(仅运行一个main即可)
Matlab代码，每个模型的预测结果和组合对比结果都有!
1.无需繁琐步骤，只需要运行一个main即可一键出所有图像。
2.程序已经调试好，无需更改代码替换数据集即可运行!!!数据格式为excel
基于HO-CNN-BiLSTM-Attention、CNN-BiLSTM-Attention、HO-CNN-BiLSTM、BiCNN-LSTM四模型多变量时序预测一键对比(仅运行一个main即可)
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2.程序已经调试好，无需更改代码替换数据集即可运行!!!数据格式为excel!
3.优化参数为:隐藏层节点数，学习率，正则化系数。
4.河马优化算法（Hippopotamus Optimization Algorithm，HO)是一种群智能优化算法，HO算法是从河马观察到的固有行为中汲取灵感而构思的，该成果于2023年发表在知名SCI期刊、JCRQ1：Mathematics上。
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