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。

长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory）是一种时间循环神经网络，是为了解决一般的RNN（循环神经网络）存在的长期依赖问题而专门设计出来的，所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。在标准RNN中，这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构，例如一个tanh层。LSTM是一种含有LSTM区块（blocks）或其他的一种类神经网络，文献或其他资料中LSTM区块可能被描述成智能网络单元，因为它可以记忆不定时间长度的数值，区块中有一个gate能够决定input是否重要到能被记住及能不能被输出output。图1底下是四个S函数单元，最左边函数依情况可能成为区块的input，右边三个会经过gate决定input是否能传入区块，左边第二个为input gate，如果这里产出近似于零，将把这里的值挡住，不会进到下一层。左边第三个是forget gate，当这产生值近似于零，将把区块里记住的值忘掉。第四个也就是最右边的input为output gate，他可以决定在区块记忆中的input是否能输出 。LSTM有很多个版本，其中一个重要的版本是GRU（Gated Re

基于粒子群算法的进化聚类图像分割目标函数：使用距离度量测量的簇内距离图像特征：3个特征（R，G，B值） 它还包含一个基于矩阵的示例，输入样本大小为 15 和 2 个特征

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时间序列预测Matlab程序RBF

1.运行主函数 2.适合新手 3.一键出图 基于粒子群优化支持向量机数据回归Matlab程序PSO-SVM 多特征输入单输出 基于粒子群优化支持向量机数据回归Matlab程序PSO-SVM 多特征输入单输出 基于粒子群优化支持向量机数据回归Matlab程序PSO-SVM 多特征输入单输出

BP神经网络结构：2-4-1，具体参数可自行调整 （输入神经元个数：2，隐含层层数：1，隐含层神经元个数：4，输出神经元个数：1） 采用粒子群优化算法（PSO）对BP神经网络模型的权重和阈值进行优化 测试函数：y=x_1^2+x_2^2 https://blog.csdn.net/weixin_43470383/article/details/132240745

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下载前必读！！！！！！ 1.此代码是matlab代码，用的实例是Lorenz系统 2.此代码是图片格式，需要读者自行敲打键盘 3.若你们不想手敲键盘，我可代敲，具体私聊 其他说明： SP800-22测试是NIST发布的一项特殊出版物，目的是评估随机数生成器的质量和随机性。这些测试方法可以用于各种各样的随机性检测场景，并且是各种安全标准和规范的基础。 SP800-22测试提供了一系列统计测试和随机性分析，用于检查生成的随机数序列是否具有良好的统计特性和随机性。其中包括频次测试、卡方测试、最长序列测试、游程测试、秩测试等。

基于LSTM神经网络模型的日志异常检测 主要基于Deeplog实现 DeepLog - Anomaly Detection and Diagnosis from System Logs through Deep Learning (部分paper来源于知网，请尊重版权~)

提出了一种多涡卷蔡氏混沌系统的数字化设计方法,根据蔡氏系统方程,用参数可调的双曲正切函数产生出多涡卷混沌吸引子,给出了系统数值仿真的混沌吸引子相图,分析了系统在平衡点处的动力学特性.利用Euler算法将连续多涡卷蔡氏混沌系统离散化,给出了在CCS(Code Composer Stud io)集成开发环境中以数字化设计方法产生出多涡卷混沌吸引子的软件仿真结果.