狮群优化算法在Matlab中的多输入单输出回归预测研究

资源摘要信息: "本资源是一套在Matlab环境下实现的狮群优化算法（Lion Swarm Optimization, LSO）与时间卷积网络（Temporal Convolutional Network, TCN）结合多头注意力机制（Multihead Attention）的多输入单输出回归预测算法的源代码。该资源主要面向计算机科学、电子信息工程、数学等专业的学生，旨在用于课程设计、期末大作业以及毕业设计等。 狮群优化算法是一种模拟狮子群体捕猎行为的智能优化算法，适用于解决优化问题。时间卷积网络是专为序列数据设计的深度学习模型，其核心是使用一维卷积层来处理时间序列数据，相比于传统的循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM），TCN能更有效地捕捉长距离依赖关系，同时具有更少的计算量和更少的内存消耗。多头注意力机制是基于注意力机制的变种，它允许模型在不同位置捕获到更多的特征信息，增强模型的表示能力。 该资源包含以下特点： 1. 兼容性：源代码支持Matlab的多个版本，包括2014、2019a和2021a。 2. 易于运行：附有可以直接运行的案例数据，便于用户理解和实验。 3. 参数化编程：代码结构清晰，参数配置灵活，便于用户根据实际需求调整算法参数。 4. 注释详尽：代码中注释详细，有利于用户学习和理解算法的实现细节。 5. 作者背景：由一位在大厂拥有10年Matlab算法仿真经验的资深算法工程师编写。作者专长于智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多个领域的算法仿真实验。 该资源不仅适合具有Matlab编程背景的高级用户，也非常适合新手和学生使用，因为它提供了清晰的代码注释和可以直接替换的数据集，使学习者能够更容易地上手和理解复杂的算法结构。 标签信息显示，该资源仅包含与Matlab相关的文件，这表明文件中包含的代码和数据集都是为了在Matlab环境下运行设计的。 文件名称列表中提到的【SCI2区】表明该研究可能是提交至SCI期刊第二区的学术文章，这代表了该算法研究和实现具有一定的学术价值和认可度。" 注意：以上内容是基于给定文件信息生成的知识点概述，实际的算法实现细节、性能评估以及学术成果的应用价值需要进一步研读源代码和相关研究论文。