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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

《McgsPro 3.3.6.7041 SP1.3 运行环境升级包》 McgsPro是一款广泛应用于工业自动化领域的组态软件，它为用户提供了便捷的图形化编程环境，用于创建、模拟和部署各种监控与控制系统。这个运行环境升级包，版本号3.3.6.7041 SP1.3，是针对McgsPro的现有版本进行的一次重要更新，旨在优化性能、增强稳定性和提供新的功能特性。 我们来了解McgsPro的核心功能。McgsPro支持用户通过拖放方式创建复杂的界面，包括各种图表、控件和动画效果，使得系统操作直观易懂。它还提供了丰富的通信协议，如MODBUS、OPC等，能与各类PLC、SCADA系统无缝对接，实现数据采集和设备控制。此外，McgsPro具备强大的脚本语言支持，允许用户编写自定义逻辑，实现复杂控制策略。 本次升级包3.3.6.7041 SP1.3，可能包含以下几方面的改进： 1. 性能提升：新版本可能对软件的执行效率进行了优化，减少了程序运行时的延迟，提升了系统的响应速度，尤其是在处理大量数据或复杂逻辑时，用户体验将得到显著改善。 2. 稳定性增强：修复了前一版本中可能出现的崩溃或异常问题，确保软件在长时间运行下仍能保持稳定，降低系统故障风险。 3. 功能更新：可能引入了一些新的组件或功能，例如新的图表类型、更丰富的数据可视化选项，或是增强了数据分析和报警功能，以便用户更好地监控和分析生产过程。 4. 用户界面改进：可能对用户界面进行了调整，使其更加符合用户的使用习惯，提高操作便捷性，比如改进了菜单布局、调整了控件样式等。 5. 兼容性提升：兼容更多硬件设备和操作系统，拓宽了McgsPro的应用范围，同时可能增加了对最新通信协议的支持，如MQTT、OPC UA等，以适应工业4.0的发展需求。 6. 安全性强化：加强了软件的安全防护机制，防止非法入侵和数据泄露，保障系统安全。 在安装这个升级包时，用户需确保当前运行环境与升级包匹配，遵循官方提供的升级指南进行操作，避免因不正确的升级步骤导致系统出错。升级后，建议进行系统测试，确保所有功能正常运行，并及时备份重要数据，以防万一。 McgsPro 3.3.6.7041 SP1.3 运行环境升级包是一个重要的更新，旨在提供更高效、稳定和功能丰富的操作环境，帮助用户更好地应对工业自动化领域的挑战。无论是对于系统开发者还是维护人员，都值得及时更新，以充分利用这些改进和新增功能。

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基于随机森林RF的回归预测，随机森林RF重要性排序，多变量输入模型。 运行环境为matlab2018，程序内注释详细，直接替换数据就可以用。随机森林的特征变量重要性排序在特征选择和特征分析中具有广泛的用途。它可以用来识别哪些特征对目标变量的预测最为重要，从而帮助我们理解数据中的关键特征和影响因素。

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此工具只支持CentOS6.8以下版本，现在市面上多数版本偏高，6.8及以下版本基本上已经停用，但不包括镜像等操作系统

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1.Matlab实现TPA-LSTM Attention-LSTM多变量回归预测； 2.运行环境为Matlab2020b； 3.Train为训练集数据，Test为测试集数据，TPAMain.m为主程序，运行即可；其余m文件为子函数，无需运行,所有文件放在一个文件夹； 4.运行需要要GPU支持运算。 1. 使用Matlab实现了TPA-LSTM/Attention-LSTM多变量回归预测的算法。 2. 该算法在Matlab2020b环境下运行。 3. 程序包含了训练集数据（Train）、测试集数据（Test）以及一个主程序（TPAMain.m），只需运行主程序即可。其他的m文件是子函数，无需单独运行，建议将所有文件放在同一个文件夹中。 4. 运行该程序需要GPU支持进行计算。 涉及的 1. TPA-LSTM/Attention-LSTM：这是一种多变量回归预测的算法。TPA-LSTM（Temporal Pattern Attention-LSTM）和Attention-LSTM分别是基于LSTM（长短期记忆）模型的改进版本，用于处理时间序列数据并关注序列中的重要模式和特征。