Advertisement

GMDH算法:MATLAB代码实现。

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


简介:
该代码采用与众多 GMDH 代码相似的策略,但同时具备诸多优势。首先,它会评估若干个独立的网络(这些网络的编号可以在 app1 中进行调整),从而确定数据的最佳组织方式。随后,程序会识别出最符合数据的排列组合,并利用神经元数量的优化来构建网络。最后,系统将呈现出经过校准的神经网络,以及每个神经元数量对应的误差和回归图。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • GMDH
    优质
    本项目提供了一种基于Python语言实现的GMDH(Group Method of Data Handling)算法代码,适用于数据预测与建模任务。 这段代码用于建模并进行数据分析与预测clear命令的调用。首先读取原数据a=xlsread(ysj.xls);然后对数据进行归一化处理:计算最大值aM=max(a)和最小值am=min(a),接着使用这些极值将原始数据标准化,公式为a=(a-am)./(aM-am)。
  • MATLAB中的GMDH
    优质
    本文介绍了在MATLAB环境中实现GMDH(Group Method of Data Handling)算法的过程和方法,探讨了其在数据建模与预测分析中的应用。 自组织数据挖掘算法GMDH的Matlab程序实现;以及相关的数据分组处理方法。
  • GMDH预测】利用GMDH进行时间序列预测含MATLAB.zip
    优质
    本资源提供了一套基于GMDH算法的时间序列预测方案及其实现代码,采用MATLAB编程环境。通过该资料,学习者能够深入了解GMDH模型及其在实际问题中的应用,并掌握相应的编码技巧。 版本:MATLAB 2014/2019a 领域: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。 内容:标题所示,具体介绍可通过主页搜索博客查看。 适合人群:本科和硕士等科研学习使用。 博主简介:热爱科研的MATLAB仿真开发者,在技术与个人修养方面同步精进。
  • ADMMMATLAB
    优质
    这段简介可以描述为:ADMM算法的MATLAB实现代码提供了在MATLAB环境中实现交替方向乘子法(ADMM)的详细步骤和代码示例。该资源适合需要解决大规模优化问题的研究者与工程师使用,涵盖多种应用场景,如机器学习、信号处理等领域。 交替方向乘子法是用于求解低秩和稀疏最优化问题的有效算法。该包提供了基于我们工作中提出的M-ADMM方法的Matlab代码,可以解决多种稀疏和低秩优化问题。
  • JPDAMatlab
    优质
    本项目提供了一种基于Matlab语言的JPDA(联合概率数据关联)算法实现代码。适用于雷达跟踪系统和多目标跟踪研究领域,旨在简化复杂计算过程并提高准确性。 采用JPDA数据关联算法实现两个匀速运动目标的点迹与航迹的关联。上传的是一个包含两个m文件的压缩文件:一个是Data_JPDAF.m,另一个是JPDAF.m。将这两个文件放在Matlab的同一个目录下后,直接运行Data_JPDAF.m即可开始执行程序。用户可以根据需要修改目标的起始位置参数和速度参数。
  • DijkstraMATLAB
    优质
    本段代码展示了如何在MATLAB中实现经典的Dijkstra最短路径算法,适用于寻求图论问题中最优路径的研究者与工程师。 在MATLAB中实现网络最短路径求解时,可以使用经典的最短路径算法。该方法以网络邻接矩阵为输入变量,并输出任意节点间的最短路径。
  • LBPMatlab
    优质
    本项目提供了一种基于MATLAB语言实现的LBP(局部二值模式)算法代码。该代码可用于图像处理和计算机视觉领域,帮助用户理解和应用LBP特征提取方法。 LBP运用研究非常出色,这是用MATLAB编写的代码。
  • ReliefFMatlab
    优质
    ReliefF算法的Matlab代码实现介绍了如何在MATLAB环境中编写和应用ReliefF算法,该算法主要用于特征选择,在机器学习与数据挖掘领域具有广泛应用价值。 输入参数:D:数据集(带标记),m:抽样个数,k:抽取的近邻个数。
  • SIFTMatlab
    优质
    这段简介可以描述为:SIFT算法的Matlab实现代码提供了在计算机视觉领域中广泛使用的尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform, SIFT)算法的具体编程实践,采用的是MATLAB语言。该资源对于学习和研究图像处理与模式识别的技术人员非常有帮助。 经典的SIFT算法的Matlab代码已亲测可用,并附有readme文件详细解释每个参数。
  • DijkstraMatlab
    优质
    本文章提供了一个详细的Matlab代码示例,用于演示如何使用Dijkstra算法解决最短路径问题。适合编程和算法学习者参考实践。 Dijkstra算法是一种基于贪心思想的实现方法。首先将起点到所有点的距离存储下来,并找出其中最短的一条路径。然后进行一次松弛操作,在遍历过程中通过刚刚找到的最近距离作为中转站,判断这样是否会更近。如果会更近,则更新该点的距离信息。如此反复直到把所有的点都找一遍之后,就可以得到起点到其他所有点之间的最短距离了。 本实例主要针对自动驾驶技术领域中Dijkstra算法的应用现象提出了相应的解决方案。