CNN-GRU多变量回归预测（Matlab） 1.卷积门控循环单元多输入单输出回归预测,或多维数据拟合； 2.运行环境Matlab2020b; 3.多输入单输出，数据回归预测； 4.CNN_GRUNN.m为主文件，data为数据； 使用Matlab编写的CNN-GRU多变量回归预测程序，可用于多维数据拟合和预测。该程序的输入为多个变量，输出为单个变量的回归预测结果。主要文件为CNN_GRUNN.m，其中包含了需要处理的数据。 提取的 1. 卷积门控循环单元（Convolutional Gated Recurrent Unit，CNN-GRU）：一种深度学习模型，结合了卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）的特性，用于处理时序数据和多维数据的回归预测或拟合任务。 卷积门控循环单元（CNN-GRU）是深度学习中的一种模型，用于处理具有时序关系或多维结构的数据。相比于传统的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），CNN-GRU在处理长期依赖关

matlab的基于遗传算法优化bp神经网络多输入多输出预测模型，有代码和EXCEL数据参考，精度还可以，直接运行即可，换数据OK。 这个程序是一个基于遗传算法优化的BP神经网络多输入两输出模型。下面我将对程序进行详细分析。 首先，程序读取了一个名为“数据.xlsx”的Excel文件，其中包含了输入数据和输出数据。输入数据存储在名为“input”的矩阵中，输出数据存储在名为“output”的矩阵中。 接下来，程序设置了训练数据和预测数据。训练数据包括前1900个样本，存储在名为“input_train”和“output_train”的矩阵中。预测数据包括剩余的样本，存储在名为“input_test”和“output_test”的矩阵中。 然后，程序对输入数据进行了归一化处理，将其归一化到[-1,1]的范围内。归一化后的数据存储在名为“inputn”和“outputn”的矩阵中，归一化的参数存储在名为“inputps”和“outputps”的结构体中。 接下来，程序定义了神经网络的节点个数。输入层节点个数为输入数据的列数，隐含层节点个数为10，输出层节点个数为输出数据的列数。 然

基于注意力机制attention结合长短期记忆网络LSTM多维时间序列预测，LSTM-Attention回归预测，多输入单输出模型。 运行环境MATLAB版本为2020b及其以上。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

过程控制是自动化领域中的核心部分，它涉及到对各种工业系统进行稳定、高效和精确的操纵。在本资料中，重点是SISO（单输入单输出）和MIMO（多输入多输出）控制系统的设计，这些都是现代工业自动化系统中常见的控制策略。 SISO控制系统是一种基本的控制结构，其中只有一个控制器对一个被控变量进行操作。这种系统通常简单、易于理解和设计。在SISO系统中，控制器根据被控对象的动态特性调整输入信号，以使系统的输出达到期望的性能指标。这可能涉及PID（比例-积分-微分）控制，这是一种广泛应用的控制算法，能够通过调整三个参数来平衡响应速度、稳定性和消除静差。 MIMO系统则更为复杂，它包含多个输入和多个输出，可以同时控制系统的多个参数。MIMO系统的优势在于它们可以利用多个控制通道之间的相互作用来提高系统的整体性能。例如，在化工或电力行业中，多个控制器可以协同工作，以优化多个工艺参数，如温度、压力、流量等。MIMO系统的解耦设计是一个关键问题，目的是将复杂的多变量问题转化为一系列独立的SISO问题，从而简化设计和分析。 解耦控制是MIMO系统设计中的一个重要概念，它的目标是将一个多输入多输出系统分解成几个独立的SISO子系统，使得每个子系统只受单一输入和单一输出的影响。这样可以分别对每个子系统进行独立控制，降低设计难度，并能实现更好的性能。解耦方法有线性变换法、自适应控制、滑模控制等多种，每种方法都有其特定的应用场景和优缺点。 在实际设计过程中，除了理论知识，还需要考虑实际应用的限制，如传感器和执行器的精度、延迟以及成本。此外，控制系统还需要具备一定的鲁棒性，以应对模型不确定性、噪声和外部扰动。这就需要在设计阶段充分考虑这些因素，通过适当的控制器参数整定和滤波器设计来增强系统的稳定性和抗干扰能力。 压缩包中的“过程控制PPT整理”文件很可能包含了以上提到的诸多概念的详细讲解，包括SISO和MIMO控制系统的理论基础、设计方法、解耦技术以及实际应用案例。通过深入学习这个资料，可以进一步理解并掌握过程控制的关键知识点，对于从事自动化工程或研究的人来说，这是一份非常宝贵的资源。

灰狼算法(GWO)优化回升状态网络ESN回归预测，GWO-ESN回归预测模型,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。 灰狼算法(GWO)优化回升状态网络ESN回归预测，GWO-ESN回归预测模型,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。

基于支持向量机递归特征消除(SVM_RFE)的分类特征选择算法，matlab代码，输出为选择的特征序号。 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。

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

基于BP神经网络回归预测,多变量输入单输出模型。 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。

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。

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