MATLAB实现BP神经网络时间序列未来多步预测预测(完整源码和数据) 历史多个数据预测未来多个数据,数据为单变量时间序列数据,BP神经网络结合贝叶斯正则化时间序列未来多步预测预测, 运行环境MATLAB2018b及以上。
使用 Harmony Search 进化算法进行预测,以便根据时间序列数据的输入向量预测未来的期望值。和声搜索算法(Harmony search, HS)是一种新兴的智能优化算法。
时序预测 | MATLAB实现LSTM时间序列未来多步预测(完整源码和数据) 数据为一维时序列数据,运行环境MATLAB2018b及以上,可以实现未来100个值的预测。
时序预测 | MATLAB实现BiLSTM时间序列未来多步预测(完整源码和数据) 数据为一维时序列数据,运行环境MATLAB2018b及以上,可以实现未来100个值的预测。
时序预测 | MATLAB实现DNN时间序列未来多步预测(完整源码和数据) 数据为一维时序列数据,运行环境MATLAB2018b及以上,可以实现未来100个值的预测。
时序预测 | MATLAB实现GRU时间序列未来多步预测(完整源码和数据) 数据为一维时序列数据,运行环境MATLAB2020b及以上,可以实现未来100个值的预测。
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2022-05-05 12:05:47 14KB matlab lstm 时间序列 未来预测
时序预测 | MATLAB实现BiLSTM时间序列未来多步预测(完整源码和数据) 数据为一维时序列数据,运行环境MATLAB2018b及以上,可以实现未来100个值的预测。
2022-05-05 12:05:45 14KB matlab BiLSTM 时间序列 未来多步预测