MATLAB实现BO-GRU贝叶斯优化门控循环单元时间序列预测（完整源码和数据） 数据为单变量时间序列数据， 运行环境MATLAB2020b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。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab代码模型及运行结果

【优化预测】贝叶斯优化LSTM预测【含Matlab源码 1329期】.zip

时序预测 | MATLAB实现Bayes（贝叶斯）优化LSTM(长短期记忆神经网络)时间序列预测（完整源码和数据） 数据为一维时序列数据,运行环境MATLAB2018b及以上。

自己参加五一赛的作品。附录包括代码和数据，质量很好，获奖没问题，可以用于学习参考和期末选课结业。 本文针对矿石加工问题，利用 XGBoost 模型、贝叶斯优化模型与回归插补法进 行研究，旨在提升工业矿石产品的生产合格率，为矿产行业提供参考与建议。

自用代码，稳定可用

Matlab集成的c代码两阶段贝叶斯优化（TSBO） 版权（c）2020 3D系统包装研究中心（PRC） 佐治亚理工学院 该材料基于NSF I / UCRC机器学习高级电子学中心（CAEML）支持的工作。 如有疑问和疑问，请联系： 如果您使用以下代码，请引用我们的论文： 托伦（HM Torun），M。Swaminathan，A.Kavungal Davis和MLF Bellaredj 第15卷的IEEE大规模集成（VLSI）系统事务中的内容。 26号4，pp.792-802，2018年4月。 剧本 TSBO.m 主要代码包括TSBO的实现，目标目标函数的定义和TSBO的参数。 注释该代码以解释实现细节和默认超参数的选择。 有关参数选择的更多详细信息，请参见TVLSI文件III.D。 splitregion.m 在TSBO的第一阶段中用于分层分区树。 该脚本以Dx2矩阵的形式将D维样本空间作为输入，其中各列代表每个参数的样本空间的最小值和最大值，并将其划分为2 ^ D个新区域。 输出是Dx2x（2 ^ D）矩阵，其中每个Dx2矩阵都包含输入的Dx2样本空间的一部分。 splitregio

【预测模型】基于贝叶斯优化的LSTM模型实现数据预测matlab源码.pdf

CNN框架中，如何对其模型的超参数进行自动化获取一直是一个重要问题。提出一种基于改进的贝叶斯优化算法的CNN超参数优化方法。该方法使用改进的汤普森采样方法作为采集函数，利用改进的马尔可夫链蒙特卡罗算法加速训练高斯代理模型。该方法可以在超参数空间不同的CNN框架下进行超参数优化。利用CIFAR-10、MRBI和SVHN测试集对算法进行性能测试，实验结果表明，改进后的CNN超参数优化算法比同类超参数优化算法具有更好的性能。

贝叶斯算法图像分类matlab代码GP-EST：GP-UCB的统一算法和改进的可能性 这是使用高斯过程假设进行贝叶斯优化算法的matlab演示。 该算法在以下内容中有完整描述 在强盗环境中使用高斯过程进行优化估计（Zi Wang，Bolei Zhou，Stefanie Jegelka），在国际人工智能与统计会议（AISTATS）中，2016年。 可以在上找到该论文。 要运行代码，请先安装Carl Rasmussen和Hannes Nickisch（）的gpml工具箱。 有关如何运行算法的完整说明，请参见gpo_example.m。 在本文中，除了进行综合功能的实验外，我们还进行了与用于轨迹优化的初始化调整和用于图像分类的参数调整有关的实验。 轨迹优化实验基于Drake工具箱中的Airplane2D示例，位于。 图像分类实验遵循NIPS 2014中的论文“使用位置数据库学习场景识别的深度特征（Zhou等人）”。所有数据集均可在线获得。