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目录
1、代码简介
2、代码运行结果展示
3、代码获取
1、代码简介
基于深度Q网络优化算法优化时间卷积网络结合Transformer结合双向门控循环单元(DQNOA-TCN-Transformer-BiGRU)的多变量回归预测 Matlab (多输入单输出)
DQNOA算法优化超参数为：滤波器数量、隐藏层节点数、初始学习率、L2正则化系数
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.本程序数据采用EXCEL格式数据！
3.深度Q网络优化算法Deep Q-Network Optimization，DQNOA。该算法该算法利用Deep Q-Networks自适应地引导非线性空间中的搜索过程,于2026年7月最新发表在 JCR 1区，中科院1区、新锐1区期刊 Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation。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。
深度Q-Network （Deep Q-Network， DQN）算法被认为是深度强化学习领域的主要方法之一。它的开发是为了提高传统Q-Learning在具有大型和复杂状态空间的环境中的性能。DQN没有使用q表来存储值函数，而是使用带参数的深度神经网络来近似函数𝑄（𝑠，𝑎；pn），该函数估计在给定状态𝑠下采取行动𝑎并遵循其后的最佳策略的预期奖励 。
1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上[没有我赠送]
2️⃣、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等，图很多，符合您的需要
3️⃣、代码中文注释清晰，质量极高
4️⃣、赠送测试数据集，可以直接运行源程序。替换你的数据即可用 适合新手小白
2、代码运行结果展示
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