MATLAB实现BiLSTM双向长短期记忆神经网络多特征分类预测(完整源码和数据) 数据为多特征分类数据,输入15个特征,分四类,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。
MATLAB实现TCN时间卷积神经网络时间序列预测(完整源码和数据) 数据为单变量时间序列数据, 运行环境MATLAB2020b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DNN全连接神经网络多特征分类预测(完整源码和数据) 数据为多特征分类数据,输入15个特征,分四类。 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CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络多输入回归预测(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。 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。
MATLAB实现CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络时间序列预测, 数据为单变量时间序列数据,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CNN_BiLSTMTS即可。
MATLAB实现CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络时间序列预测, 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CNN_BiLSTM即可。
MATLAB实现CNN-SVM卷积支持向量机多输入回归预测(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,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。
MATLAB实现CNN-SVM卷积支持向量机多特征分类预测(完整源码和数据) 数据为多特征分类数据,输入12个特征,分四类,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。
MATLAB实现PSO-GRNN多输入回归预测(完整源码和数据) 粒子群优化广义回归神经网络预测,数据为多输入回归数据,输入6个特征,输出1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。
MATLAB实现GMDH自组织网络模型时间序列预测(完整源码和数据) 数据为单变量时间序列数据,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。