基于Matlab的混沌博弈优化CGO-TCN算法研究

资源摘要信息:"本资源主要介绍了使用Matlab实现混沌博弈优化算法（CGO）结合时间卷积网络（TCN）和多头注意力机制（Multihead Attention）的多输入单输出回归预测算法的研究。该算法研究的版本包括了Matlab2014、Matlab2019a以及Matlab2021a，适用者可以根据自己的需求选择合适的版本进行研究。 资源中还提供了可以直接运行的Matlab案例数据，方便用户验证和学习。代码特点主要包括参数化编程，参数可以方便地更改，代码编程思路清晰，注释详尽，非常适合新手学习。 此外，该资源主要适用于计算机、电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。作者是某大厂的资深算法工程师，具有10年Matlab算法仿真工作经验，擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验。 用户可以替换数据直接使用，注释清晰，非常适合新手。同时，作者也提供更多的仿真源码和数据集定制服务，有需要的用户可以私信作者获取。 标签为"matlab"，压缩包文件名称为“【SCI2区】Matlab实现混沌博弈优化算法CGO-TCN-Multihead-Attention多输入单输出回归预测算法研究”。 混沌博弈优化算法（CGO）是基于混沌理论和博弈论的一种优化算法，它可以在复杂多变的环境中寻找最优解。时间卷积网络（TCN）是一种基于卷积神经网络的时序预测模型，具有良好的时序预测性能。多头注意力机制（Multihead Attention）是Transformer模型的核心机制，能够提高模型的表达能力。 这三者的结合，使得该回归预测算法在处理多输入单输出的回归预测问题时，具有更好的性能和更高的预测精度。本资源为相关领域的研究者和学习者提供了一种新的研究思路和工具，具有较高的参考价值。"