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基于MATLAB的PSO-SVM时间序列预测及其完整代码与数据

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简介：
本项目运用MATLAB平台结合PSO优化算法对SVM参数进行调优，实现高效的时间序列预测，并提供完整的源代码及测试数据集。 MATLAB实现PSO-SVM（粒子群优化支持向量机）时间序列预测。程序使用单变量时间序列数据进行股票价格的预测，并包含粒子群优化前后的对比结果。

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  • 基于MATLAB的PSO-SVM时间序列预测及其完整代码与数据
    优质
    本项目运用MATLAB平台结合PSO优化算法对SVM参数进行调优，实现高效的时间序列预测，并提供完整的源代码及测试数据集。 MATLAB实现PSO-SVM（粒子群优化支持向量机）时间序列预测。程序使用单变量时间序列数据进行股票价格的预测，并包含粒子群优化前后的对比结果。
     
  • 基于Transformer-SVM的时间序列预测（含Matlab完整源码及数据）
    优质
    本项目提出一种结合Transformer和SVM的方法进行时间序列预测，并提供完整的Matlab源代码及实验数据。适合深入研究与实践应用。 1. 使用Matlab实现Transformer-SVM时间序列预测（包含完整源码及数据）。 2. 输出评价指标包括：MAE、 MAPE、MSE、RMSE 和 R²，适用于 Matlab 2023 及以上版本运行环境。 3. 代码特点为参数化编程方式，便于修改参数；编写思路清晰，并配有详尽注释。 4. 面向对象：计算机科学、电子信息工程及数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计项目可使用本代码进行学习或研究。 5. 创作者介绍：机器学习之心（博主），博客专家认证，专注于机器学习与深度学习领域的内容创作，在2023年被评为“博客之星”TOP 50。主要工作内容为时序分析、回归模型建立、分类算法开发及聚类和降维技术等程序设计案例研究。 6. 创作者在Matlab和Python的算法仿真方面拥有八年工作经验，如有更多关于仿真实验源码或数据集定制的需求，请直接联系创作者。
     
  • 基于PSO-BiLSTM的Matlab时间序列预测（含完整程序与数据）
    优质
    本项目采用PSO优化BiLSTM模型，在Matlab环境中实现高精度的时间序列预测。提供完整代码及实验数据，适用于科研学习。 本段落介绍了一种基于PSO-BiLSTM粒子群算法优化双向长短期记忆网络的时间序列预测方法，并提供了完整的Matlab代码及数据集。该方法通过调整学习率、隐藏层节点个数以及正则化参数来优化模型，适用于2018b及以上版本的MATLAB环境。评价指标包括R²、MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）、RMSE（根均方误差）和MAPE（平均相对百分比误差）。代码质量高，易于学习，并且便于替换数据以进行进一步研究或应用。
     
  • 基于PSO-LSTM的Matlab时间序列预测优化（含完整程序与数据）
    优质
    本研究运用粒子群优化算法改进长短期记忆网络模型，在MATLAB环境下实现对时间序列的有效预测，并提供完整代码和实验数据。 本段落介绍了一种基于PSO-LSTM（粒子群算法优化长短期记忆网络）的时间序列预测方法，并提供了完整的Matlab代码及数据集。该方法通过调整学习率、隐藏层节点个数以及正则化参数来优化LSTM模型的性能，适用于2018b及以上版本的Matlab环境。评价指标包括R2值、平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、根均方误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）。代码质量高，便于学习及替换数据使用。
     
  • 基于CNN-BiLSTM的时间序列预测（含Matlab完整代码及数据）
    优质
    本项目运用CNN-BiLSTM模型进行时间序列预测，提供详尽的Matlab实现代码与真实数据集，适用于学术研究和工程实践。 CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络用于时间序列预测的Matlab完整程序及数据集。该方法适用于单变量时间序列预测，在运行环境方面要求至少使用Matlab 2020及以上版本。
     
  • 基于Matlab的WOA-LSTM时间序列预测（含完整代码及数据）
    优质
    本研究采用Matlab实现了一种结合 Whale Optimization Algorithm (WOA) 和 Long Short-Term Memory (LSTM) 的混合模型进行时间序列预测，并提供了包含完整源码和数据集的研究资料。 基于鲸鱼算法优化长短期记忆网络(WOA-LSTM)的时间序列预测方法采用Matlab实现。该方法的优化参数包括学习率、隐藏层节点个数以及正则化参数，适用于2018b及以上版本的Matlab环境。 评价指标涵盖平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)和根均方误差(RMSE)，确保代码质量极高且易于理解和修改。通过替换数据可以方便地进行进一步的学习与实验研究。
     
  • 基于MATLAB的SVM支持向量机时间序列预测（含完整源码及数据）
    优质
    本项目采用MATLAB实现SVM算法用于时间序列预测，并提供完整的源代码和相关数据集，适用于科研与学习。 MATLAB实现SVM支持向量机时间序列预测（完整源码和数据）使用单变量时间序列数据。程序乱码可能是由于版本不一致导致的，建议用记事本打开并复制到你的文件中。运行环境要求为MATLAB 2018b及以上版本。
     
  • 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。
     
  • 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）。