[独家原创]基于(鳑鲏鱼)BFO-Transformer-GRU多特征分类预测【24年新算法】 （单输入单输出）
你先用你就是创新！！！
(鳑鲏鱼)BFO优化的超参数为：隐藏层节点数、正则化系数、初始化学习率
1.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！
2.Transformer 作为一种创新的神经网络结构，深受欢迎。采用 Transformer 编码器对光伏、负荷数据特征间的复杂关系以及时间序列中的长短期依赖关系进行挖掘，可以提高光伏功率、负荷预测的准确性。
3.BFO作为24年新算法，鳑鲏鱼优化算法Bitterling Fish Optimization，BFO。该成果于2024年2月发表在SCI期刊Multimedia Tools and Applications目前没人用，需要论文的抓紧了！这就是机会！表现出较强的性能，购买前可以更换为其他算法，需要私信
1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上。【如果没有可私信我，我赠送】
2️⃣、代码中文注释清晰，质量极高
3️⃣、运行结果图包括分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图等，如下所示
4️⃣、赠送测试数据集，可以直接运行源程序。 适合新手小白
