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基于鲸鱼算法优化BP神经网络(WOA-BP)的
时间序列
预测,matlab代码 模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMS
基于鲸鱼算法优化BP神经网络(WOA-BP)的
时间序列
预测,matlab代码。 模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
2024-06-04 19:58:40
27KB
神经网络
matlab
1
基于径向基神经网络的单变量
时间序列
预测Matlab程序RBF
基于径向基神经网络的单变量
时间序列
预测Matlab程序RBF 基于径向基神经网络的单变量
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预测Matlab程序RBF 基于径向基神经网络的单变量
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预测Matlab程序RBF 基于径向基神经网络的单变量
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预测Matlab程序RBF 基于径向基神经网络的单变量
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预测Matlab程序RBF 基于径向基神经网络的单变量
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预测Matlab程序RBF 基于径向基神经网络的单变量
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预测Matlab程序RBF 基于径向基神经网络的单变量
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预测Matlab程序RBF 基于径向基神经网络的单变量
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预测Matlab程序RBF 基于径向基神经网络的单变量
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预测Matlab程序RBF 基于径向基神经网络的单变量
时间序列
预测Matlab程序RBF
2024-05-30 16:06:01
24KB
matlab
神经网络
时序预测
1
时间序列
预测-Transformer,Informer,Autoformer,FEDformer复现结果
时间序列
预测-Transformer,Informer,Autoformer,FEDformer复现结果
2024-05-26 17:26:53
43.42MB
transformer
1
数据挖掘
作业数据以及代码(电动车价格预测).zip
算法实验使用sklearn完成。 代码内容包括: 1.特征相关性热力图 2.特征筛选 3.使用: 'k近邻', '逻辑回归', '神经网络', '决策树', 'SVC', '集成学习随机森林', '集成学习adaboost', '梯度提升树', 'Xgboost' 共9类分类算法实验以及测试的结果。
2024-05-26 14:04:02
524KB
数据挖掘
人工智能
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)
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。
2024-05-23 14:02:45
34.46MB
matlab
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)
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+。
2024-05-21 10:54:29
887KB
matlab
大数据分析案例:电力窃漏电用户自动识别.rar
力窃漏电用户自动识别 1.背景与数据分析目的 a.通过电力系统采集到的数据,提取出窃漏电用户的关键特征, b.构建窃漏电用户的识别模型:以实现自动检查、判断用户是否是存在窃漏电行为。 2.数据预处理 通过对拿到的数据进行数据质量分析,检查原始数据中存在的脏数据,通过查看原始数据中抽取的数据,发现存在数据缺失的现象,使用朗格拉日插值法:选取缺失值前5个数据作为前参考组,缺失值后5个数据作为后参考组,处理缺失值程序. 3.挖掘建模 从专家样本中随机选取20%作为测试样本,剩下的80%作为训练样本,初步选择常用的分类预测模型:CART决策树和LM神经网络。 3.1 构建CART决策树模型 3.2 LM神经网络模型 3.3 CART和LM模型对比 结论:LM神经网络的ROC曲线比CART决策树更加靠近单位方形的左上角且LM神经网络的ROC曲线下的面积更大,则LM神经网络预测模型的分类性能更好,更适合应用于窃漏电用户自动识别当中。 将处理后的数据作为模型输入数据,利用构建好的模型(位于工程的tmp中)计算用户的窃漏电结果,并与实际调查结果做对比,对模型进行优化,进一步提高识别准确率。 ——
2024-05-17 16:13:17
116KB
数据分析
数据挖掘
python
Python实现ARIMA-LSTM
时间序列
预测(完整源码和数据)
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+
2024-05-16 21:05:37
48KB
python
lstm
利用ReliefF算法对回归特征变量做特征重要性排序,实现特征选择 通过重要性排序图,选择重要的特征变量,以期实现
数据降维
的目
利用ReliefF算法对回归特征变量做特征重要性排序,实现特征选择。 通过重要性排序图,选择重要的特征变量,以期实现
数据降维
的目的。 程序直接替换数据就可以用,程序内有注释,方便学习和使用。 程序语言为matlab。
2024-05-13 17:26:37
265KB
matlab
1
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201
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。
2024-05-13 10:49:35
26KB
网络
网络
matlab
lstm
1
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