计算雨衰的matlab程序（降雨衰减），基于最新版的ITU-R，适用于仿真无线通信信道，有做卫星链路相关的可供参考，包括使用电子地图ak,降雨率等，代码可直接使用

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lstm**内容概要**： 本文深入浅出地介绍了如何使用MATLAB结合LSTM（长短期记忆网络）进行时间序列预测。文章首先解释了深度学习和LSTM的基本概念，接着详细阐述了在MATLAB环境中建立、训练和测试LSTM模型的步骤。最后，文章探讨了如何利用训练好的模型来预测未来的时间序列数据，如股票价格或天气变化等。 **适用人群**： 这篇文章适合对深度学习和时间序列预测感兴趣但没有深入技术背景的读者。无论是数据科学的学生、对技术感兴趣的企业家，还是任何想要了解现代数据预测技术的人，都能从中获得有价值的信息。 **使用场景及目标**： 使用场景包括但不限于金融市场分析、气象预报、能源消耗预测等领域。目标是让读者了解如何利用MATLAB和LSTM模型来分析时间序列数据，从而做出更准确的预测。 **其他说明**： 文章采用通俗易懂的语言，旨在让即使是没有编程经验的人也能理解深度学习和LSTM的基本原理，并学会如何在MATLAB中应用这些技术。此外，文章还强调了MATLAB在处理复杂计算和数据分析时的便利性和强大功能，为读者提供了一个实用的工具来探索和利用时间序列预测的潜力。

基于MATLAB编程，用灰色神经网络的回归分析，代码完整，包含数据，有注释，方便扩展应用 1，如有疑问，不会运行，可以私信, 2，需要创新，或者修改可以扫描二维码联系博主, 3，本科及本科以上可以下载应用或者扩展， 4，内容不完全匹配要求或需求，可以联系博主扩展。

使用matlab建立bp神经网络回归预测，带完整代码、数据、测试结果、详细说明，读者可自行修改，后续会进行多种回归预测对比以及建立复杂神经网络

永磁同步电机滑模控制MATLAB/Simulink完整仿真模型

全部可以运行，有时序仿真，频域分析，功率谱等

资源介绍：本课题为基于MATLAB软件平台，可以导入到GUI界面，GUI界面有不同按钮，以及callback，可以根据自己的实际需求，联调回调函数。课题涵盖图形处理，语音信号处理，数学建模，信号调试，路径规划，大数据分析，机器学习，深度学习，模式识别等等。 适合人群：适用于MATLAB入门级别者，初学者，刚入职场者，菜鸟小白级别，大学生设计课程辅助等等。闻道有先后，术业有专攻，谢谢大家的支持，祝福大家学业有成，学习愉快！

通过研究在Schapire的大作中提到了一个Toy Game的例子，这里给出了一个类似的Matlab代码，非常适合初学者学习。在AdaBoost中，每个样本都被赋予一个权重。如果某个样本没有被正确分类，它的权重就会被提高， 反之则降低。这样， AdaBoost方法将注意力更多 地放在“难分”的样本上。那怎么合并若分类器成为一个强分类器？强分类器表示为若干弱分类器的线性加权和形式， 准确率越高的弱学习机权重越高。

Matlab实现基于MIC-BP-Adaboost最大互信息系数数据特征选择算法结合Adaboost-BP神经网络的数据分类预测 Matlab实现基于MIC-BP-Adaboost最大互信息系数数据特征选择算法结合Adaboost-BP神经网络的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 1.最大互信息系数MIC(数据特征选择算法)的分类预测，MIC特征选择分类预测，多输入单输出模型。 2.多特征输入模型，直接替换数据就可以用。 3.语言为matlab。分类效果图，混淆矩阵图。 4.分类效果图，混淆矩阵图。 5.MIC-BP-Adaboost最大互信息系数数据特征选择算法结合Adaboost-BP神经网络的数据分类预测。 运行环境matlab2018及以上。 经过特征选择后，保留9个特征的序号为： 1 3 5 7 8 9 10 11 12