LSTM是关于遗传算法优化lstm算法的层数和全连接层数及每层神经元的个数 本文的主要内容如下： 1.本文章是对lstm网络的优化，优化的参数主要有：lstm层的层数，lstm隐藏层的神经元个数，dense层的层数，dense层的神经元个数 2.本文章利用的是遗传算法进行优化，其中编码形式并未采用2进制编码，只是将2数组之间的元素交换位置。 3.本文的lstm和dense的层数都在1-3的范围内，因为3层的网络足以拟合非线性数据 4.程序主要分为2部分，第一部分是lstm网络的设计，第二部分是遗传算法的优化。 # 这里将生成一个8维的2进制数，并转换层成bool类型，true表示该位置交叉，False表示不交叉 cross_points = np.random.randint(0, 2, size=DNA_size_max).astype(np.bool) # 用True、False表示是否置换 # 这一部分主要是对针对不做变异的部分 for i, point in

信息分析预测期末课设_使用ARIMA模型与SVR对一组时间序列数据进行预测分析。从 UCI 数据库中查找 2010 年 1 月至 2010 年 7 月中的每一小时的 PM2.5 指数数据共计 5606 条。并将其对应成时间序列，分别通过 ARIMA 模型与 SVR 模型进行预测分析。详细设计见md文件。

针对常见的降维方法难以有效保留多元时间序列主要特征的问题, 分析了传统主成分分析(PCA) 方法在多
元时间序列降维中的局限性, 提出一种基于共同主成分分析的多元时间序列降维方法, 并通过仿真实验比较了两种
方法的降维有效性和计算复杂度. 实验结果表明, 所提出的降维方法能够以相对较小的计算代价, 更有效地对多元时
间序列进行降维.

探索性数据分析/ 支持向量机/ word2vec/ 贝叶斯-拼写检查器.zip 贝叶斯-新闻分类.zip 贝叶斯Python文本分析.zip 降维算法.zip 聚类算法.zip 决策树.zip 科比数据集分析.zip 逻辑回归-信用卡欺诈检测.zip 神经网络.zip 数据预处理.zip 梯度下降求解逻辑回归.zip 推荐系统.zip 支持向量机.zip GMM聚类.zip Python时间序列.zip Xgboost调参.zip

EntropyHub：用于熵时间序列分析的开源工具包。 欢迎来到EntropyHub。 顾名思义，EntropyHub是一个软件包，提供了一组全面的功能，可以根据时间序列数据计算信息理论上的熵测度。 EntropyHub专为所有用户而设计，可在MatLab，Python和Julia中使用，并在所有三种语言中提供简单一致的语法。 从相对简单（例如样本熵）到更高级的度量（例如复合多尺度校正的交叉条件熵），用户可以通过指定关键字参数来轻松地从命令行扩展每种熵方法。 目前，共有18个基本/核心熵函数，8个交叉熵函数和3个二维熵函数，所有这些函数都可以使用时延嵌入进行状态空间重构。 除了这些，还可以使用每个基本函数和交叉熵函数的多尺度变体，包括复合，精细和分层的多尺度方法。 因此，EntropyHub的目标是使复杂的测量过程变得简单。 随着科学文献中出现更多推导近似熵的方法，EntropyH

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详细介绍了风电功率预测现状，并详尽介绍了风电功率预测的方法，及其原理和建模方法，推荐！

为解决泊位占有率的预测精度随步长增加而下降的问题，提出了一种基于注意力机制的泊位占有率预测模型。通过卷积神经网络获得多变量的时间模式信息作为模型的注意力机制。通过对模型训练、学习特征信息，并对相关性高的序列分配较大的学习权重，来实现解码器输出高度相关的有用特征预测目标序列。应用多个停车场数据集对模型进行测试，测试结果及对比分析表明，所提模型在步长达到 36 时对泊位占有率的预测数据能较好地估计真实值，预测精度和稳定性相比LSTM均有提高。

16非平稳时间序列突变检测的启发式分割算法(BG算法)MATLAB源代码[借鉴].pdf