基于SSA-XGBOOST麻雀算法优化XGBOOST的数据分类预测（Matlab完整程序和数据）
基于SSA-XGBOOST麻雀算法优化XGBOOST的数据分类预测（Matlab完整程序和数据）
基于SSA-XGBOOST麻雀算法优化XGBOOST的数据分类预测（Matlab完整程序和数据）
输入多个特征，分四类。
2022-12-05 13:26:17
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Matlab实现SSA-XGBOOST麻雀算法优化XGBOOST的多特征分类预测（完整源码和数据）
数据为多特征分类预测，输入12个特征，输出四个类别。
运行环境MATLAB2018b及以上,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。
2022-12-04 18:27:39
54.09MB
单变量时间序列预测开发深度学习模型_python源码+数据+超详细注释
内容：
多层感知器模型
卷积神经网络模型_CNN
递归神经网络模型_LSTM
递归神经网络模型_CNN+LSTM
递归神经网络模型_ConvLSTM2D
本文使用了5种不同的网络模型,实现了一元序列的自回归
1.MLP：多层感知机
2.CNN：卷积
3.LSTM：长短周期
4.CNN+LSTM卷积+长短周期
5.ConvLSTM2D卷积+长短周期
并且分别比较了5中模型的预测效果，CNN模型相对来时是最好的。
深度学习在一元时间序列预测中表现并不佳
2022-12-02 19:28:16
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基于MLP_CNN_LSTM_CNN-LSTM时间序列预测_编码器-解码器LSTM多步预测_Keras_python源码_代码附有详细注释
3.用于时间序列预测的MLP
4.用于时间序列预测的CNN
5.用于时间序列预测的LSTM
6.编码器-解码器LSTM多步预测
7.用于时间序列预测的CNN-LSTM
2022-12-02 14:29:46
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基于CNN(卷积神经网络)的时间序列预测python源码+超详细注释
以CNN网络模型为示例，介绍了各种不同数据类型的网络结构
重点包含：
1.如何构造输入输出数据的形状
2.如何配置合适的网络参数来接受这些输入输出训练数据
本教程的目的是提供不同类型的时间序列预测模型的独立示例，作为模板，您可以针对特定的时间序列预测问题进行复制和调整
2022-12-02 14:29:40
18KB
基于LSTM(长短期记忆人工神经网络)_CNN+LSTM_堆叠式LSTM的时间序列预测python源码+超详细注释
以LSTM网络模型为示例，介绍了各种不同数据类型的网络结构
重点包含：
1.如何构造输入输出数据的形状
2.如何配置合适的网络参数来接受这些输入输出训练数据
本教程的目的是提供不同类型的时间序列预测模型的独立示例，作为模板，您可以针对特定的时间序列预测问题进行复制和调整
2022-12-02 14:29:39
18KB