NARX非线性自回归外生模型电池时间序列预测模型（Matlab完整源码和数据） 多输入，单输入都有，单步、多步都有。 NARX非线性自回归外生模型电池时间序列预测模型（Matlab完整源码和数据） 多输入，单输入都有，单步、多步都有。

可序列化字典 Unity的可序列化字典类。 Unity无法序列化标准字典。 这意味着它们将不会在检查器中显示或编辑，并且不会在启动时实例化。 一个经典的解决方法是将键和值存储在单独的数组中，并在启动时构造字典。 该项目提供了一个通用的字典类及其可解决此问题的自定义属性抽屉。 产品特点 它继承自Dictionary 它实现了CopyFrom(IDictionary)方法来帮助分配常规字典中的值 您可以统一使用任何可序列化的类型作为键或值。 可以在检查器中对其进行编辑，而无需实现自定义编辑器或属性抽屉。 检查器将处理无效的字典键，例

Matlab实现SVMD逐次变分模态分解时间序列信号分解（完整源码和数据) 1.Matlab实现SVMD逐次变分模态分解时间序列信号分解，运行主程序main即可，数据为一维时间序列信号数据。 2.赠送一个SVMD分解重构测试案例，运行test_svmd得到结果。 3.程序语言为matlab，运行环境matlab2018b及以上。 4.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 5.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 6.作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python算法仿真工作8年；擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验，更多仿真源码、数据集定制私信+。

分别用M序列gold序列正交gold序列设计直接序列扩频通信系统并分析误码率

本程序主要针对对平面场景拍摄图像的拼接，典型应用就是航拍影像的拼接，投影模型使用了相似变换、仿射变换以及透视模型， 或者前两种和透视投影的组合，优化算法使用LM算法，基本思路是每拼接一副影像便使用LM算法对所有模型参数及画布投影点进行优化， 以消除累积误差，程序对中间的特征点检测结果以及匹配结果均保存成了文件，以避免大量影像拼接时对内存的占用；本程序还增加匹 配点添加与删除功能，交互式引导匹配以及区域匹配等等，实际上只要存在重叠关系图像均可以实现交互式匹配点添加，保证任何影像 都能配准到一起，程序经过优化还可应用到无人机航拍视频的拼接上,。 现在测试结果最多拼接600张左右的航拍影像，在不要任何POS信息的情况下能够完美拼接到一起。程序里面附了一组简单的测试影像， 可以试试不同投影模型拼接效果。

1.Python实现ARIMA-LSTM时间序列预测（完整源码和数据) anaconda + pycharm + python +Tensorflow 注意事项：保姆级注释，几乎一行一注释，方便小白入门学习！ 2.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 3.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 4.作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python算法仿真工作8年；擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验，更多仿真源码、数据集定制私信+

基于粒子群算法优化长短期记忆网络(PSO-LSTM)的时间序列预测。 优化参数为学习率，隐藏层节点个数，正则化参数，要求2018b及以上版本，matlab代码。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

PEMS 数据集是由美国加利福尼亚州的交通部门联合其他伙伴机构建立的统一公开交通数据库。美国加利福尼亚州的交通部门在交通路网上大约设置了超过39000 个交通监测站，交通管理部门安装在路网上的各类传感器可以实时地收集所在高速公路上的交通状况信息，越是接近市区人口密集的地区，传感器布置的也越密集，从分布上来看，这些传感器大多被安置在靠近市区的路段上。PEMS提供了超过十年的历史交通状况数据，整合了有关加州运输公司以及其他交通机构系统的各类信息。 PemsD3 交通数据集：数据由分布在加利福尼亚州高速公路系统（CalTrans）中选择 228 个站点数据。数据集从30 秒的数据样本聚合到5 分钟的时间间隔内。时间范围在 2012 年5 月和6 月的工作日的228 个站点交通速度信息，数据包括邻接矩阵和特征矩阵。 邻接矩阵是通过分析已有时空交通数据的特性，构建一种新的具有相似交通流量模式的 矩阵，特征矩阵是每个传感器节点的时间序列特征矩阵。

本文主要对LSTM模型结构改进及优化其参数, 使其预测股票涨跌走势准确率明显提高, 同时对美股周数据及日数据在LSTM神经网络预测效果展开研究. 一方面通过分析对比两者预测效果差别, 验证不同数据集对预测效果的影响; 另一方面为LSTM股票预测研究提供数据集的选择建议, 以提高股票预测准确率. 本研究通过改进后的LSTM神经网络模型使用多序列股票预测方法来进行股票价格的涨跌趋势预测. 实验结果证实, 与日数据相比, 周数据的预测效果表现更优, 其中日数据的平均准确率为52.8%, 而周数据的平均准确率为58%, 使用周数据训练LSTM模型, 股票预测准确率更高.

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