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【LSTM预测】利用RNN-LSTM卷积神经网络进行空调能耗数据的回归预测（含Matlab代码）.zip

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简介：
本资源提供基于RNN-LSTM模型结合卷积神经网络对空调能耗数据进行回归预测的方法与实现，附带详细Matlab代码及说明文档。 擅长智能优化算法、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。

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  • 【LSTM预测】利用RNN-LSTM卷积神经网络进行空调能耗数据的回归预测（含Matlab代码）.zip
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    本资源提供基于RNN-LSTM模型结合卷积神经网络对空调能耗数据进行回归预测的方法与实现，附带详细Matlab代码及说明文档。 擅长智能优化算法、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。
     
  • 利用卷积神经网络进行数据回归预测
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    本研究探索了卷积神经网络在数据回归预测任务中的应用效果，旨在通过深度学习技术提高预测准确性与效率。 基于卷积神经网络的数据回归预测方法能够有效地处理复杂数据模式，并进行精确的数值预测。这种方法利用深度学习技术的强大功能来捕捉输入特征之间的高级抽象关系，从而提高模型在各种应用场景中的性能表现。通过调整网络结构参数以及优化训练过程，可以进一步提升其泛化能力和准确性。
     
  • 【LSTM回归预测】利用EMD与LSTM结合进行风速回归预测（含MATLAB代码）.zip
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    本资源提供基于经验模态分解(EMD)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的方法，用于风速数据的回归预测。附有详细的MATLAB代码实现。 基于emd结合长短记忆神经网络LSTM实现风速回归预测附Matlab源码.zip
     
  • TensorFlow-LSTM回归：利用递归神经网络(LSTM)做序列预测
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    本项目采用TensorFlow框架下的LSTM模型进行时间序列数据的回归分析与预测，旨在展示如何应用递归神经网络技术处理序列型问题。 张量流-LSTM回归是一个基于循环网络的回归器示例：目的是根据以前使用LSTM架构的观察结果，在本示例中预测连续值，如sin和cos函数。该示例已更新为与tensrflow-1.1.0兼容的新版本。这个新版本使用了一个库来提供一个API，基于张量流创建深度学习模型和实验。 安装并运行 建议您为安装程序创建一个virtualenv环境，因为此示例高度依赖于需求文件中设置的版本。 对于Python 3用户： ``` mkvirtualenv -p python3 ltsm ``` 对于Python 2用户: ``` mkvirtualenv ltsm ```
     
  • 【RNN预测】利用RNN循环神经网络进行回归预测并附带MATLAB代码 上传.zip
    优质
    本资源提供基于RNN（循环神经网络）的回归预测方法，并包含详尽的MATLAB实现代码。通过下载配套的ZIP文件，用户可以深入学习如何使用RNN进行时间序列分析和预测任务，适合初学者及进阶研究者参考实践。 版本：MATLAB 2014/2019a 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机仿真、图像处理、路径规划及无人机等多种领域的MATLAB仿真。 内容： 标题所示，详细介绍涵盖以下方面： **智能优化算法及其应用** - 改进的单目标和多目标智能优化算法 - 生产调度研究（包括装配线调度、车间调度等） - 路径规划问题（旅行商问题、车辆路径规划、机器人及无人机路径规划） **电力系统优化研究** - 微电网与配电网系统的优化配置及相关技术 **神经网络回归预测与时序预测分类清单** 涵盖BP、LSSVM、SVM等多种算法，并延伸至CNN等深度学习模型的运用。 **图像处理算法** 包括但不限于车牌识别，交通标志检测，指纹和虹膜识别以及各类目标及病灶的精准定位与分析技术 **信号处理算法** 涉及多种类型的信号（如脑电波）的采集、处理及故障诊断方法 **元胞自动机仿真应用** 涵盖从模拟人群疏散到病毒传播等广泛应用场景的研究与实践 面向对象：本资源适合本科及以上年级的学生和从事相关领域研究工作的人员使用，旨在提供科研学习中的技术支持。
     
  • 使用PyTorch进行RNN和LSTM回归预测
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    本项目利用PyTorch框架实现基于循环神经网络（RNN）及长短时记忆网络（LSTM）的时间序列回归预测模型，适用于各类连续值预测任务。 三份数据集用于实验分析。对于每种方法的预测结果，使用RMSE、MAE和MAPE作为评价指标。此外，还有预测曲线图以及测试集中具体数值的预测值。 执行脚本段落件名为xxx_prac.py，包含了各种方法的具体实现步骤。 utils.py是一个工具脚本，其中包含模型类及所需函数。 超参数.docx文档记录了三份数据集在RNN、LSTM和AM-LSTM三种方法中所使用的超参数。对于MLP和SVR的超参数则未进行调整，可能意义不大。
     
  • 利用CNN卷积神经网络进行数据回归预测（含Matlab完整程序及数据）
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    本项目采用CNN卷积神经网络模型，通过MATLAB实现对特定数据集的回归预测，并提供完整的代码和训练数据。 基于CNN卷积神经网络的数据回归预测（适用于Matlab完整程序和数据）要求运行版本为2018或以上。
     
  • 【BP预测回归】利用灰狼算法优化BP神经网络进行数据回归预测（含MATLAB代码）.zip
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    本资源提供了一种结合灰狼算法与BP神经网络的数据回归预测方法，并附有详细的MATLAB实现代码，适用于科研和工程应用。 版本：matlab2014/2019a，内含运行结果。 领域涉及智能优化算法、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仿真项目。 内容涵盖标题所示的主题，并提供相关介绍。欲了解更多详情，请访问博主主页搜索博客。 适合人群：本科及硕士等阶段的教研学习使用。 博主简介：热爱科研工作的MATLAB开发者，注重技术和个人修养的同时提升，在MATLAB项目的合作方面欢迎交流探讨。
     
  • 【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。
     
  • 【DNN回归预测】利用DNN神经网络进行多输入多输出数据的回归预测（含MATLAB代码）.zip
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    本资源提供了一个详细的教程和MATLAB代码示例，介绍如何使用深度神经网络（DNN）实现多变量输入到多变量输出的回归预测模型。适合研究与学习用途。 版本：matlab2014/2019a/2021a，内含运行结果。 领域涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多种领域的Matlab仿真项目，更多内容请访问博主主页搜索相关博客文章。 适合人群：本科和硕士等科研学习使用 作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，致力于技术与个人修养同步精进。欢迎对matlab项目有兴趣的合作交流。