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【GMDH预测】利用GMDH进行时间序列预测含MATLAB代码.zip

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简介：
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。

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  • 【GMDH预测】利用GMDH进行时间序列预测含MATLAB代码.zip
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    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。
     
  • 【LSTM预测】利用LSTM进行时间序列数据预测的MATLAB代码.zip
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    本资源包含使用MATLAB编程实现的时间序列预测代码，基于长短期记忆网络（LSTM）模型。适用于数据分析、机器学习初学者和研究人员。 基于LSTM实现的时间序列数据预测的MATLAB代码包。
     
  • 【RF时序预测】利用随机森林算法进行时间序列预测（含MATLAB代码）
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    本项目运用随机森林算法实现对时间序列数据的精准预测，并提供完整的MATLAB代码供参考与实践。 随机森林算法是一种集成学习方法，通过组合多个决策树来进行分类和回归。 该算法的原理如下： 1. 建立多个决策树：随机森林由多棵独立生成的决策树组成，每棵树都是从训练数据中随机采样得到的。这种随机性可以通过自助法（bootstrap）或随机子集法（random subspace）实现。 2. 随机特征选择：在每个节点上进行分裂时，只考虑部分特征以增加不同决策树之间的多样性，并提高模型的整体准确性。常用的特征选择方法包括全特征选择和随机特征选择。 3. 决策树的构建：根据选定的特征对数据集进行划分，使各个子节点中的样本尽可能属于同一类别或具有相似的目标值。通常使用信息熵、基尼系数等指标来评估分裂的质量，并重复此过程直到满足预设的停止条件。 4. 集成投票平均：对于分类任务，随机森林通过多数表决的方式确定最终预测结果；而对于回归问题，则取所有决策树预测值的平均作为最终输出。 由于其良好的鲁棒性和泛化能力，随机森林算法能够有效应对高维数据和大规模数据集，并且对特征缺失及噪声具有较好的容忍度。
     
  • 【时间序列预测】利用LSTM的时序预测及MATLAB完整代码
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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。
     
  • 【CNN时序预测】利用卷积神经网络进行时间序列预测的MATLAB完整代码
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    本资源提供了一套基于MATLAB实现的卷积神经网络（CNN）在时间序列预测中的应用示例和完整代码，适用于研究与学习。 基于卷积神经网络（CNN）的时间序列预测是利用CNN模型处理时间序列数据并进行预测的一种方法。与传统的循环神经网络（RNN）相比，CNN在处理这类数据上具有一些独特的优势。以下是基于CNN的时间序列预测的基本步骤： 1. 数据准备：将时间序列数据集分为训练集和测试集。训练集用于构建和优化模型，而测试集则用来评估模型的性能。 2. 数据转换：由于CNN原本是为图像识别设计的，因此需要将原始的一维时间序列数据转化为二维图像形式以适应网络输入的要求。常见的方法包括滑动窗口法以及傅里叶变换等技术手段。 3. 构建CNN模型：该步骤涉及创建一个包含卷积层、池化层和全连接层在内的深度学习架构。其中，卷积操作用于捕捉时间序列中的局部模式特征；池化过程则有助于减少数据维度并提取关键信息；最终的全连接部分负责生成预测输出。 4. 模型训练：利用准备好的训练集对模型进行迭代优化，通过反向传播机制调整网络参数以最小化误差损失函数值。 5. 预测阶段：将测试集中的时间序列图像数据输入到已经经过充分调优的CNN架构中，从而获得预测结果。 6. 模型评估：通过对预测输出与实际观测值之间的差异进行量化分析（如计算均方根误差等），来评价模型的有效性和准确性。
     
  • 【LSTM预测改进】利用CNN优化LSTM的时间序列预测（附带Matlab代码）.zip
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    本资源提供一种结合卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)的方法，用于提升时间序列数据的预测精度，并附有详细的Matlab实现代码。 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仿真代码。
     
  • 【预测模型】利用Simulink进行LSTM、GRU和ARIMAX的时间序列预测.zip
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    本资源为时间序列预测项目，采用MATLAB Simulink平台实现LSTM、GRU及ARIMAX算法。适用于学术研究与工程实践中的复杂数据预测问题。 基于Simulink实现LSTM、GRU、ARIMAX的时间序列预测模型。
     
  • 【预测模型】利用Simulink进行LSTM、GRU和ARIMAX的时间序列预测.zip
    优质
    本资源提供了一种使用Simulink平台实现LSTM（长短期记忆网络）、GRU（门控循环单元）及ARIMAX（自回归积分移动平均模型与外部变量结合）进行时间序列预测的教程和代码，适用于需要深入研究时间序列分析及其在工程、经济等领域的应用者。 基于Simulink实现LSTM、GRU、ARIMAX时间序列预测模型。