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基于FNN的时间序列预测（含Matlab完整源码及数据）

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简介：
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）。

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  • 基于FNN的时间序列预测（含Matlab完整源码及数据）
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    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）。
     
  • 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Transformer-SVM的时间序列预测（含Matlab完整源码及数据）
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    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Python的ARIMA时间序列预测（含完整源码及数据）
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    本项目使用Python实现ARIMA模型进行时间序列预测，并提供完整代码和所需数据集，适用于初学者学习与实践。 ARIMA时间序列预测（Python完整源码和数据）ARIMA时间序列预测（Python完整源码和数据）ARIMA时间序列预测（Python完整源码和数据）
     
  • 基于Transformer的时间序列预测（含Pytorch完整源码及数据）
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    本项目运用Transformer模型进行时间序列预测，并提供详细的PyTorch实现代码和相关数据集，助力研究与应用开发。 Transformer多特征输入时间序列预测（Pytorch完整源码和数据）可以应用于风电预测、光伏预测、寿命预测及浓度预测等多种场景。 该代码使用Python编写，并基于Pytorch框架实现，具备以下特点： 1. 支持多特征输入的单步预测。 2. 可用于风电或光伏等领域的预测任务。 3. 由作者亲自编写和调试完成，注释详尽清晰。 4. 能够读取csv、xlsx格式的数据文件，并通过替换数据集轻松应用到不同的场景中。 Transformer模型能够帮助捕捉全局依赖关系及长距离依赖信息。该代码的作者在机器学习领域具有丰富的经验与专业知识，在时序预测、回归分析、分类算法等领域有着深入的研究和广泛的应用实践，致力于分享高质量的技术文章及相关案例解析。
     
  • 基于CNN-BiLSTM的时间序列预测（含Matlab完整代码及数据）
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    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）
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    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）
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    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）
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    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。