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时间序列预测算法的完整源代码。

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简介:
基于您提供的输入数据集,系统能够进行预测性分析,从而估算出后续数据点的输出结果。该功能特别适用于课程设计阶段,旨在帮助用户模拟真实场景并评估设计方案的有效性。

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客服
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  • 包.rar__分析与
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    本资源为一个包含完整时间序列预测算法的代码包,适用于进行时间序列数据分析和预测的研究人员及开发者。 这个程序是自己编写的多个时间序列的集合,它包含了一个完整的时间序列处理功能,并且每一句代码都有详细的解释。
  • 】利用LSTM及MATLAB
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    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。
  • 详解
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    本书深入浅出地讲解了多种时间序列预测算法,并提供了详细的源代码解析和实例应用,帮助读者快速掌握相关技术。 预测数据:根据输入的一组数据来预测下一次的数据输出,适用于课程设计。
  • LSTM(含Python及数据)
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    本资源深入讲解了利用长短期记忆网络(LSTM)进行时间序列预测的方法,并提供了详尽的Python代码和所需的数据集。非常适合对AI时间和序列数据分析感兴趣的读者学习参考。 LSTM时间序列预测(Python完整源码和数据)基于LSTM长短期记忆神经网络的时间序列预测方法应用于AQI预测,提供完整的Python代码和相关数据。
  • TCN-Transformer模型(附Python
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    本文章介绍了一种结合了Temporal Convolutional Networks (TCN)和Transformer架构的时间序列预测模型。文中详细讲解了该混合模型的工作原理,并提供了完整的Python实现代码,帮助读者深入理解并实践时间序列预测任务。 基于TCN-Transformer模型的时间序列预测(Python完整源码)可以用于光伏发电功率预测、风速预测、风力发电功率预测以及负荷预测等多种场景。该代码使用PyTorch框架实现,适用于时间序列数据的复杂模式识别与未来趋势预测任务。
  • | 使用MATLAB实现HMM(含及数据)
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    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。
  • MATLAB中ARIMA | 分析与数据
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    本项目聚焦于利用MATLAB进行ARIMA模型的时间序列预测,涵盖从数据预处理到模型构建、参数优化及结果评估的全过程,附带完整代码和数据集。 本段落介绍了一种基于MATLAB的ARIMA时间序列预测程序,该程序使用armax函数实现。它包括模型趋势分析、序列差分、序列平稳化、AIC准则下的模型参数识别与定阶以及预测结果和误差分析过程,并且逻辑清晰。数据集包含144个月的数据,周期为一年,最终实现了对历史数据的预测及未来两年数据的预报。