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时序预测-MATLAB实现OS-ELMK(极限学习机)时间序列预测(含
完整源码和数据
).7z
带核的在线顺序极限学习机——OS-ELMK项目 带核的非平稳时间序列预测在线顺序极限学习机的实现。 项目研究了一个OS-ELMK,并在八度音阶中进行了编码。为了说明结果,用人工和真实非平稳时间序列进行了仿真。 同时,采用ELMK进行比较分析。
2022-12-02 09:29:35
246KB
ELMK
极限学习机
时间序列预测
完整源码
MATLAB实现PCA-BiLSTM主成分降维结合双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测(
完整源码和数据
)
MATLAB实现PCA-BiLSTM主成分降维结合双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测(
完整源码和数据
) 数据为多输入回归数据,输入12个特征,输出1个变量。 运行环境MATLAB2018b及以上。
2022-12-01 12:27:58
1.04MB
PCA-BiLSTM
主成分降维结合双向长短期记忆神经
多输入单输出
回归预测
MATLAB实现LSTM长短期记忆神经网络多输入多输出预测(
完整源码和数据
)
MATLAB实现LSTM长短期记忆神经网络多输入多输出预测(
完整源码和数据
) 数据为多输入多输出预测数据,输入10个特征,输出3个变量,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。 运行环境MATLAB2018b及以上。
2022-12-01 12:27:56
1.21MB
LSTM
长短期记忆神经网络
多输入多输出
完整源码和数据
MATLAB实现RBF径向基神经网络多输入多输出预测(
完整源码和数据
)
MATLAB实现RBF径向基神经网络多输入多输出预测(
完整源码和数据
) 数据为多输入多输出预测数据,输入10个特征,输出3个变量,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。 运行环境MATLAB2018b及以上。
2022-12-01 12:27:12
880KB
RBF
径向基神经网络
多输入多输出
完整源码和数据
MATLAB实现CNN-BiLSTM多变量时间序列预测(
完整源码和数据
)
MATLAB实现CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆网络多变量时序预测, 数据为多变量时间序列数据,多输入单输出,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,运行环境MATLAB2020b及以上,运行主程序即可。
2022-11-30 16:29:10
213KB
CNN-BiLSTM
卷积双向长短期记忆网络
多变量时序预测
完整源码和数据
MATLAB实现BP神经网络时间序列未来多步预测预测(
完整源码和数据
)
MATLAB实现BP神经网络时间序列未来多步预测预测(
完整源码和数据
) 历史多个数据预测未来多个数据,数据为单变量时间序列数据,BP神经网络结合贝叶斯正则化时间序列未来多步预测预测, 运行环境MATLAB2018b及以上。
2022-11-30 13:25:02
569KB
BP神经网络
时间序列
未来多步预测预测
完整源码和数据
MATLAB实现CNN-GRU多输入单输出回归预测(
完整源码和数据
)
MATLAB实现CNN-GRU卷积门控循环单元多输入回归预测预测(
完整源码和数据
) 数据为多输入回归数据,输入12个特征,输出单个变量,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。 运行环境MATLAB2020b及以上,运行主程序即可。
2022-11-30 12:28:46
329KB
CNN-GRU
多输入单输出
回归预测
卷积门控循环单元
MATLAB实现LM线性回归模型多输入单输出(
完整源码和数据
)
MATLAB实现LM线性回归模型多输入单输出(
完整源码和数据
) 数据为多输入单输出回归预测数据,输入多个特征,输出一个响应变量,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。 运行环境MATLAB2018b及以上。
2022-11-29 10:28:29
310KB
LM
线性回归模型
多输入单输出
完整源码和数据
基于空间感知图神经网络(GNN)和跨级分子轮廓预测(Python
完整源码和数据
)
基于空间感知图神经网络(GNN)和跨级分子轮廓预测(Python
完整源码和数据
) 基于空间感知图神经网络(GNN)和跨级分子轮廓预测(Python
完整源码和数据
) 基于空间感知图神经网络(GNN)和跨级分子轮廓预测(Python
完整源码和数据
)
2022-11-28 21:26:29
277KB
空间感知
图神经网络
GNN
完整源码和数据
MATLAB实现RF、SSA-RF多输入单输出回归预测对比(
完整源码和数据
)
MATLAB实现随机森林RF、麻雀算法优化随机森林SSA-RF多输入单输出回归预测对比(
完整源码和数据
) 数据为多输入单输出回归预测数据,输入多个特征,输出一个响应变量,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。 运行环境MATLAB2018b及以上。
2022-11-28 13:24:41
1.68MB
随机森林
麻雀算法优化随机森林
SSA-RF
RF
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