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粒子群算法(PSO)
优化长短期记忆神经网络的数据回归预测,PSO-LSTM回归预测,多输入单输出模型 评价指标包括:R2、MA
粒子群算法(PSO)
优化长短期记忆神经网络的数据回归预测,PSO-LSTM回归预测,多输入单输出模型 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。
2024-05-13 10:49:49
41KB
神经网络
lstm
1
粒子群算法(PSO)
优化长短期记忆神经网络的数据回归预测,PSO-LSTM回归预测,多输入单输出模型
粒子群算法(PSO)
优化长短期记忆神经网络的数据回归预测,PSO-LSTM回归预测,多输入单输出模型
粒子群算法(PSO)
优化长短期记忆神经网络的数据回归预测,PSO-LSTM回归预测,多输入单输出模型 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。
2024-05-13 10:47:04
3.19MB
神经网络
lstm
1
粒子群算法(PSO)
优化双向长短期记忆神经网络的数据分类预测,PSO-BiLSTM分类预测,多输入单输出 多特征输入单输出的
粒子群算法(PSO)
优化双向长短期记忆神经网络的数据分类预测,PSO-BiLSTM分类预测,多输入单输出。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图
2024-04-12 14:36:46
74KB
神经网络
1
基于
粒子群算法(PSO)
优化门控循环单元(PSO-GRU)的时间序列预测 优化参数为学习率,隐藏层节点个数,正则化参数,要求
基于
粒子群算法(PSO)
优化门控循环单元(PSO-GRU)的时间序列预测。 优化参数为学习率,隐藏层节点个数,正则化参数,要求2020及以上版本。 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。
2024-03-07 14:13:28
26KB
1
粒子群算法PSO优化LSSVM最小二乘支持向量机惩罚参数c和核函数参数g,用于回归预测,有例子,易上手,简单粗暴,直接替换数据即
粒子群算法PSO优化LSSVM最小二乘支持向量机惩罚参数c和核函数参数g,用于回归预测,有例子,易上手,简单粗暴,直接替换数据即可。 仅适应于windows系统。 质量保证,完美运行。 本人在读博士研究生,已发表多篇sci,非网络上的学习代码,不存在可比性。
2024-02-27 16:15:26
599KB
支持向量机
1
粒子群算法(PSO)
优化双向长短期记忆神经网络的数据回归预测,PSO-BiLSTM回归预测,多输入单输出模型 评价指标包括:
粒子群算法(PSO)
优化双向长短期记忆神经网络的数据回归预测,PSO-BiLSTM回归预测,多输入单输出模型。 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。
2024-02-27 15:13:03
35KB
神经网络
1
粒子群算法(PSO)
优化极限梯度提升树XGBoost时间序列预测,PSO-XGBoost时间序列预测模型,单列数据输入模型
粒子群算法(PSO)
优化极限梯度提升树XGBoost时间序列预测,PSO-XGBoost时间序列预测模型,单列数据输入模型。 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。
2024-01-31 18:40:27
54.69MB
1
粒子群算法(PSO)
优化xgboost的分类预测,多输入单输出模型 PSO-xgboost分类预测模型 多特征输入单输出的二
粒子群算法(PSO)
优化xgboost的分类预测,多输入单输出模型。PSO-xgboost分类预测模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。
2024-01-27 19:27:15
54MB
1
粒子群算法(PSO)
优化最小二乘支持向量机分类预测,PSO-LSSVM分类预测,多输入单输出模型 多特征输入单输出的二分类及
粒子群算法(PSO)
优化最小二乘支持向量机分类预测,PSO-LSSVM分类预测,多输入单输出模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。
2023-11-29 09:48:49
87KB
支持向量机
1
基于
粒子群算法(PSO)
优化高斯过程回归(PSO-GPR)的数据回归预测,matlab代码,多变量输入模型 评价指标包括:R
基于
粒子群算法(PSO)
优化高斯过程回归(PSO-GPR)的数据回归预测,matlab代码,多变量输入模型。 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。
2023-10-26 09:40:47
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