文献为“基于 VMD 与 PSO 优化深度信念网络的 短期负荷预测”的caj文件，为提高短期负荷预测精度，采用变分模态分解(variational mode decomposition，VMD)技术将原始历史负荷序列分解为一系列特征互异的模态函数，对每个模态函数进行特征分析并分别建立负荷预测模型。

隐马尔可夫模型 (HMM) 是一种信号预测模型，已被用于预测经济状况和股票价格。 该项目旨在实现将机器学习算法应用于股票市场的目标。 长短期记忆模型（LSTM）保证了在新的时间状态下，随着隐藏层不断叠加输入序列，之前的信息可以继续向后传播而不会消失。我们的主要目的是通过预测一只股票的涨跌 使用 HMM-LSTM。 Experiment with 4 different models: GMM-HMM XGB-HMM GMM-HMM-LSTM XGB-HMM-LSTM Compared with the results: train_set

MATLAB实现GWO-BiLSTM灰狼算法优化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） 灰狼算法优化参数为初始学习率，隐藏层节点个数，正则化参数。 数据为多输入回归数据，输入6个特征，输出1个变量。 运行环境MATLAB2018b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。

MATLAB实现GWO-LSTM灰狼算法优化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） 灰狼算法优化参数为初始学习率，隐藏层节点个数，正则化参数。 数据为多输入回归数据，输入6个特征，输出1个变量。 运行环境MATLAB2018b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。

MATLAB实现SSA-BiLSTM麻雀算法优化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） 麻雀算法优化参数为隐含层节点数，最大训练代数，初始学习率参数。 数据为多输入回归数据，输入7个特征，输出1个变量。 运行环境MATLAB2018b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。

MATLAB实现WOA-BiLSTM鲸鱼算法优化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） 鲸鱼算法优化参数为隐含层节点数，最大训练代数，初始学习率参数。 数据为多输入回归数据，输入7个特征，输出1个变量。 运行环境MATLAB2018b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。

MATLAB实现WOA-LSTM鲸鱼算法优化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） 鲸鱼算法优化参数为隐含层节点数，最大训练代数，初始学习率参数。 数据为多输入回归数据，输入7个特征，输出1个变量。 运行环境MATLAB2018b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。

基于LSTM长短期记忆神经网络的数据回归预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上 基于LSTM长短期记忆神经网络的数据回归预测（Matlab完整程序和数据）

MATLAB实现LSTM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7个特征，输出1个变量。 运行环境MATLAB2018b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。

基于LSTM(长短期记忆人工神经网络)_CNN+LSTM_堆叠式LSTM的时间序列预测python源码+超详细注释 以LSTM网络模型为示例，介绍了各种不同数据类型的网络结构 重点包含： 1.如何构造输入输出数据的形状 2.如何配置合适的网络参数来接受这些输入输出训练数据 本教程的目的是提供不同类型的时间序列预测模型的独立示例，作为模板，您可以针对特定的时间序列预测问题进行复制和调整