内容概要：本文档详细介绍了基于贝叶斯优化（BO）和最小二乘支持向量机（LSSVM）的多变量时间序列预测项目。项目旨在通过优化LSSVM的超参数，提高多变量时间序列预测的准确性，解决传统模型的非线性问题，并高效处理大规模数据集。文档涵盖了项目的背景、目标、挑战及解决方案、特点与创新，并列举了其在金融市场、气象、交通流量、能源需求、销售、健康数据、工业生产优化和环境污染预测等领域的应用。最后，文档提供了具体的Matlab代码示例，包括数据预处理、贝叶斯优化、LSSVM训练与预测等关键步骤。;
适合人群：具备一定机器学习和时间序列分析基础的研究人员和工程师，特别是对贝叶斯优化和最小二乘支持向量机感兴趣的从业者。;
使用场景及目标：①提高多变量时间序列预测的准确性，解决传统模型的非线性问题；②高效处理大规模数据集，增强模型的泛化能力；③为相关领域提供可操作的预测工具，提高决策质量；④推动机器学习在工业领域的应用，提升研究方法的创新性。;
其他说明：此资源不仅提供了详细的理论背景和技术实现，还附带了完整的Matlab代码示例，便于读者理解和实践。在学习过程中，建议结合实际数据进行实验，以更好地掌握BO-LSSVM模型的应用和优化技巧。
2025-06-17 20:58:00
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基于BO-GRU贝叶斯优化门控循环单元的数据分类预测（Matlab完整程序和数据）
输入多个特征，分四类。
基于BO-GRU贝叶斯优化门控循环单元的数据分类预测（Matlab完整程序和数据）
基于BO-GRU贝叶斯优化门控循环单元的数据分类预测（Matlab完整程序和数据）
2022-12-19 09:28:08
74KB
MATLAB实现BO-GRU贝叶斯优化门控循环单元时间序列预测（完整源码和数据）
数据为单变量时间序列数据，
运行环境MATLAB2020b及以上，
程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。
2022-11-22 20:26:28
595KB
xi4_aa_user_zh_CN (web版用户指南）
xi4_bip_admin_zh_CN 管理员指南
xi4_bip_iv_zh_CN （bi 启动版）
xi4_bip_user_zh_CN 用户指南
xi4_dfat_guide_zh_CN数据联合管理工具指南
xi4_universe_design_tool_zh_CN（语义层设计工具）
2022-09-27 22:48:14
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2022/05/03 VEPor-v0.0.8
新增：
* 屏蔽列表支持备份和导入
* 记录访问用户的相关功能
更新：
* 更新了一大波表情
* 显示评论IP和主页IP归属地
修复：
* 缺少通知权限的情况下发送微博/转发微博/评论微博会崩溃的bug
* 部分文字不跟随系统字体的bug
* 非全部关注分组下出现未读条数的bug
* 重构了权限逻辑，修复部分机型因为申请不到外部存储权限导致保存图片下载视频失败的bug，修复部分机型因为获取不到位置权限导致查看不了附近微博的bug
* 其他若干影响稳定性的bug
2022-09-18 14:05:15
9.17MB
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