Advertisement

时间序列预测 | 使用MATLAB实现HMM的时序预测（含完整源码及数据）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目利用MATLAB开发，通过隐马尔可夫模型(HMM)进行时间序列预测，并提供包含代码和测试数据在内的全套资源。 使用MATLAB实现HMM（隐马尔科夫模型）进行一维时间序列数据的预测。所需运行环境为MATLAB 2018b及以上版本，包含完整源码和数据。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 时间序列预测 | 使用MATLAB实现HMM的时序预测（含完整源码及数据）
    优质
    本项目利用MATLAB开发，通过隐马尔可夫模型(HMM)进行时间序列预测，并提供包含代码和测试数据在内的全套资源。 使用MATLAB实现HMM（隐马尔科夫模型）进行一维时间序列数据的预测。所需运行环境为MATLAB 2018b及以上版本，包含完整源码和数据。
     
  • 时间序列预测 | 使用MATLAB的SVM实现（含完整源码及数据）
    优质
    本资源提供使用MATLAB进行时间序列预测的详细教程与代码示例，采用支持向量机(SVM)算法，附带完整源码和相关数据集。 使用MATLAB实现SVM（支持向量机）进行一维时间序列预测的方法及完整源码和数据。要求运行环境为MATLAB 2018b及以上版本。
     
  • 【时间序列预测】利用LSTM的时序预测及MATLAB完整代码
    优质
    本资源介绍如何使用LSTM进行时间序列预测，并提供详细的MATLAB代码实现。适合数据科学与机器学习爱好者研究和实践。 LSTM的核心思想是通过三个门控单元（输入门、遗忘门、输出门）来控制记忆单元中的信息流动，从而灵活地管理信息的存储与清除。 输入门：该机制决定新的数据应否被引入到记忆单元中。它通过对当前时刻的数据和前一时刻隐藏状态进行计算，产生一个0至1之间的数值作为是否接纳新输入的依据。 遗忘门：此功能用于确定何时舍弃先前的记忆内容。同样通过分析当前输入与上一步隐藏层的状态信息获得介于0和1之间的一个值来决定保留还是放弃旧有记忆。 记忆单元：这一组件专门负责保存并传递长期依赖的信息，根据输入门及遗忘门的指示进行相应的更新或维持操作。 输出门：此环节控制从记忆单元中提取的数据量。它通过与当前数据流以及上一步隐藏状态的相关计算生成一个0到1范围内的数值来调节输出的重要性。 LSTM的工作流程可以被简化为上述几个关键步骤。
     
  • Python实现的MLP时间序列预测（含完整源码及数据）
    优质
    本项目通过Python实现多层感知器(MLP)进行时间序列预测，包含详细代码和训练数据，适合机器学习初学者实践与研究。 MLP时间序列预测（Python完整源码和数据） MLP多层感知机用于时间序列预测，如AQI预测（包含Python完整源码和数据）。
     
  • 基于MATLAB的CNN-LSTM时间序列预测实现（含完整源码及数据）
    优质
    本项目利用MATLAB开发了一种结合卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)的时间序列预测模型，并提供了完整的源代码和相关数据集，便于研究与实践。 MATLAB实现CNN-LSTM时间序列预测（完整源码和数据）。该方法使用卷积长短期记忆神经网络对单变量时间序列数据进行预测。运行环境要求为MATLAB 2020b及以上版本。
     
  • 基于MATLAB的CNN-BiLSTM时间序列预测实现（含完整源码及数据）
    优质
    本项目采用MATLAB开发，结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)，致力于提升时间序列预测精度。提供详尽源代码及测试数据，便于学习研究。 在MATLAB 2020b及以上版本中实现CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络进行单变量时间序列预测。如果遇到程序乱码问题，请使用记事本打开并复制到文件中，然后运行主程序CNN_BiLSTMTS即可。
     
  • 基于MATLAB的CNN-GRU时间序列预测实现（含完整源码及数据）
    优质
    本项目利用MATLAB开发了一种结合卷积神经网络(CNN)与门控循环单元(GRU)的时间序列预测模型，旨在提高短期预测精度。项目附有详细代码和实验数据，供学习参考。 使用MATLAB实现CNN-GRU卷积门控循环单元进行时间序列预测（包含完整源码和数据）。该程序适用于单变量时间序列数据的预测任务。如果遇到乱码问题，可能是由于版本不一致造成的，可以尝试用记事本打开并复制到你的文件中解决。运行环境要求MATLAB 2020b及以上版本，只需运行主程序即可开始使用。
     
  • 基于Matlab的CNN-BiGRU时间序列预测实现（含完整源码及数据）
    优质
    本项目采用Matlab开发，结合卷积神经网络(CNN)与双向门控循环单元(BiGRU)，实现高效的时间序列预测。内附详尽代码和测试数据，适合科研学习使用。 1. 本项目使用Matlab实现CNN-BiGRU时间序列预测模型进行风电功率预测，并提供完整源码及数据集支持单输入单输出的时间序列预测。 2. 数据格式为Excel，便于用户替换与修改；适用于运行环境为matlab2023b及以上版本的系统。 3. 项目程序采用Matlab语言编写而成。 4. 程序设计特点包括参数化编程、可方便更改的参数设置以及清晰明了的代码结构和详细的注释说明，便于理解与二次开发。 5. 面向对象：适用于计算机科学、电子信息工程及数学等相关专业领域的大学生课程项目（如课程设计）、期末作业或毕业论文等学术研究需求。 6. 作者简介：一位在大公司担任资深算法工程师的专家，拥有8年Matlab和Python编程与仿真经验；擅长于智能优化算法、神经网络预测模型构建、信号处理技术及元胞自动机等领域内多种类型算法实验的设计与实现。如有更多关于仿真实验源码或数据集的需求，请通过私信等方式联系作者获取进一步帮助和支持。
     
  • 基于BiLSTM的时间序列预测（含MATLAB完整源码及数据）
    优质
    本研究利用双向长短期记忆网络(BiLSTM)进行时间序列预测，并提供详尽的MATLAB源代码与实验数据。适合深入学习和实践应用。 BiLSTM双向长短期记忆神经网络用于时间序列预测（MATLAB完整源码和数据）。该方法适用于单变量时间序列预测，并且需要在Matlab2018b及以上版本上运行。
     
  • 基于FNN的时间序列预测（含Matlab完整源码及数据）
    优质
    本项目采用前馈神经网络(FNN)进行时间序列预测，并提供完整的Matlab源代码和相关数据集，适用于学术研究与工程应用。 基于前馈神经网络 (FNN) 的时间序列预测（包括 Matlab 完整源码和数据）。