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【LSTM回归预测】利用EMD与LSTM结合进行风速回归预测（含MATLAB代码）.zip

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简介：
本资源提供基于经验模态分解(EMD)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的方法，用于风速数据的回归预测。附有详细的MATLAB代码实现。 基于emd结合长短记忆神经网络LSTM实现风速回归预测附Matlab源码.zip

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  • 【LSTM回归预测】利用EMD与LSTM结合进行风速回归预测（含MATLAB代码）.zip
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    本资源提供基于经验模态分解(EMD)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的方法，用于风速数据的回归预测。附有详细的MATLAB代码实现。 基于emd结合长短记忆神经网络LSTM实现风速回归预测附Matlab源码.zip
     
  • 【风速预测】利用MATLAB EMD与LSTM进行风速数据预测【附带Matlab代码 2523期】.zip
    优质
    本资源提供了一种结合EMD（经验模态分解）和LSTM（长短期记忆网络）的创新方法，用于提高风速数据预测精度，并附有实用的MATLAB实现代码。适合科研与工程应用参考学习。 所有在“海神之光”上传的代码均经过测试可正常运行，并适用于初学者使用；只需替换数据即可。 1. 代码压缩包内容： - 主函数：Main.m； - 其他调用函数文件（无需单独运行）； - 运行结果示例图。 2. 支持的Matlab版本为2019b。如在其他版本中遇到问题，请根据错误提示进行相应修改，或寻求帮助。 3. 使用步骤： 1) 将所有代码文件置于当前工作目录下； 2) 打开除Main.m之外的所有m文件（无需运行）； 3) 运行主函数Main.m，并等待程序完成以获取结果。 4. 如需进一步的技术支持，包括但不限于： - 完整的博客或资源代码提供； - 学术期刊或参考文献重现服务； - Matlab定制化编程需求； - 科研项目合作等，请直接联系博主。
     
  • 使用PyTorch进行RNN和LSTM回归预测
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    本项目利用PyTorch框架实现基于循环神经网络（RNN）及长短时记忆网络（LSTM）的时间序列回归预测模型，适用于各类连续值预测任务。 三份数据集用于实验分析。对于每种方法的预测结果，使用RMSE、MAE和MAPE作为评价指标。此外，还有预测曲线图以及测试集中具体数值的预测值。 执行脚本段落件名为xxx_prac.py，包含了各种方法的具体实现步骤。 utils.py是一个工具脚本，其中包含模型类及所需函数。 超参数.docx文档记录了三份数据集在RNN、LSTM和AM-LSTM三种方法中所使用的超参数。对于MLP和SVR的超参数则未进行调整，可能意义不大。
     
  • 【预测模型】利用emd-lstm进行风速数据预测的Matlab源码.zip
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    本资源提供基于EMD-LSTM算法的风速预测Matlab代码，适用于气象数据分析与风电场规划等场景，帮助用户提高风速预测精度。 基于emd-lstm实现风速数据预测的MATLAB源码(zip文件)
     
  • 【LSTM预测】利用RNN-LSTM卷积神经网络进行空调能耗数据的回归预测（含Matlab代码）.zip
    优质
    本资源提供基于RNN-LSTM模型结合卷积神经网络对空调能耗数据进行回归预测的方法与实现，附带详细Matlab代码及说明文档。 擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真。
     
  • EMD-KPCA-LSTM、EMD-LSTM与LSTM的回归预测比较，多输入单输出（含Matlab完整代码及数据）
    优质
    本研究对比了基于EMD预处理结合KPCA特征提取的EMD-KPCA-LSTM模型、仅EMD预处理的EMD-LSTM模型和传统LSTM模型在多输入单输出回归预测任务中的表现，并提供Matlab完整代码及数据。 本段落对比了EMD-KPCA-LSTM、EMD-LSTM及LSTM三种回归预测模型在多输入单输出情况下的应用，并基于Matlab编写完整程序进行数据处理与分析，旨在提高光伏功率的预测精度。通过结合经验模态分解（EMD）、主成分分析（PCA）和长短期记忆神经网络（LSTM），提出了一种新的光伏功率预测模型。 该方法充分考虑了影响光伏发电输出的关键环境因素共五项，并采用以下步骤进行处理： 1. 使用EMD技术对这些环境因素的数据序列进行分解，以揭示不同时间尺度下的变化特征，从而降低非平稳性的影响。 2. 运用PCA分析提取出关键的主成分因子，剔除原始数据中的相关性和冗余信息，减少模型输入维度。 3. 最后应用LSTM网络建立一个多变量动态预测模型，在此基础上实现对光伏功率的有效预测。 该研究对于保障电力系统的安全调度和稳定运行具有重要的实际意义。
     
  • TensorFlow-LSTM回归：利用递归神经网络(LSTM)做序列预测
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    本项目采用TensorFlow框架下的LSTM模型进行时间序列数据的回归分析与预测，旨在展示如何应用递归神经网络技术处理序列型问题。 张量流-LSTM回归是一个基于循环网络的回归器示例：目的是根据以前使用LSTM架构的观察结果，在本示例中预测连续值，如sin和cos函数。该示例已更新为与tensrflow-1.1.0兼容的新版本。这个新版本使用了一个库来提供一个API，基于张量流创建深度学习模型和实验。 安装并运行 建议您为安装程序创建一个virtualenv环境，因为此示例高度依赖于需求文件中设置的版本。 对于Python 3用户： ``` mkvirtualenv -p python3 ltsm ``` 对于Python 2用户: ``` mkvirtualenv ltsm ```
     
  • 基于长短期记忆网络(LSTM)的MATLAB数据回归预测 LSTM回归
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    本研究利用长短期记忆网络（LSTM）在MATLAB平台上进行数据分析与建模，专注于实现高效的数据回归预测，提升模型对未来趋势的准确把握能力。 本段落介绍如何使用Matlab实现长短期记忆网络进行数据回归预测，并提供完整源码和数据集。该模型适用于多变量输入、单变量输出的数据回归问题。评价指标包括R2值、平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）以及根均方误差（RMSE）。此外，还包括拟合效果图和散点图的绘制功能。所需Excel 数据需使用Matlab 2019及以上版本进行处理。
     
  • 【LSTM回归预测】利用MATLAB灰狼算法优化LSTM模型【附带Matlab代码 2038期】.zip
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    本资源提供使用MATLAB中的灰狼优化算法来改进LSTM（长短期记忆）模型，以进行时间序列的回归预测。附赠完整代码供学习参考。 海神之光上传的全部代码均可运行并经过亲测验证有效；1、压缩包内包含主函数Main.m和其他调用函数m文件；无需额外运行结果或效果图展示；2、适用于Matlab 2019b版本，若出现错误，请根据提示进行修改；3、操作步骤如下：第一步是将所有代码文件放置在当前的MATLAB工作目录中；第二步为打开除Main.m之外的所有其他m文件；第三步运行程序直至完成并得到结果。 此外，对于仿真咨询或其他服务需求，可以联系博主以获取更多帮助。具体的服务包括但不限于： - 完整代码提供 - 期刊或参考文献复现 - MATLAB程序定制 科研合作方面涉及智能优化算法与LSTM分类预测系列程序的定制和研究协作方向包括： 1. 遗传算法（GA）/蚁群算法（ACO）对LSTM进行优化； 2. 粒子群算法（PSO）/蛙跳算法（SFLA）应用于LSTM优化； 3. 灰狼算法（GWO）/狼群算法（WPA）用于改进LSTM性能； 4. 鲸鱼优化算法（WOA）/麻雀搜索算法（SSA）对LSTM进行调优； 5. 萤火虫算法（FA）/差分进化法(DE)在LSTM中的应用； 6. 其他智能优化方法结合使用于改进LSTM模型。
     
  • 【LSTM回归预测】利用双向长短时记忆(BiLSTM)进行多输入单输出的数据回归预测(附带Matlab源码).zip
    优质
    本资源提供基于双向长短时记忆网络（BiLSTM）实现多输入单输出数据的回归预测方法，配套Matlab代码便于学习与应用。 基于双向长短时记忆（BiLSTM）的数据回归预测模型（多输入单输出），包含Matlab源码的资源包。