基于NRBO-Transformer-LSTM-SVM多特征分类预测 （多输入单输出）
NRBO优化参数为隐藏层节点数、正则化系数、学习率！
你先用你就是创新！！！
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.评价指标包含：分类准确率、灵敏度、特异性曲线下面积(AUC值)、卡帕(Kappa)系数、召回率、精确率、F1分数。
3.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。
4.牛顿-拉夫逊优化算法Newton-Raphson-based optimizer，NRBO，受到Newton-Raphson方法的启发。它使用两个规则来探索整个搜索过程：Newton-Raphson搜索规则(NRSR)和陷阱避免算子(TAO)，并使用几组矩阵来进一步探索最佳结果。该成果于2024年2月发表在中科院2区top SCI期刊
注：
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
