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基于QRLSTM的分位数长短期记忆网络数据回归预测Matlab代码（需2018及以上版本）

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简介：
本项目提供了一种基于QRLSTM的分位数长短期记忆网络模型，用于实现复杂时间序列的数据回归与预测，并附有适用于Matlab 2018及以上版本的完整代码。 基于分位数长短期记忆网络(QRLSTM)的数据回归预测的Matlab代码适用于2018及以上版本。

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  • 基于QRLSTM的分位数长短期记忆网络数据回归预测Matlab代码（需2018及以上版本）
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    本项目提供了一种基于QRLSTM的分位数长短期记忆网络模型，用于实现复杂时间序列的数据回归与预测，并附有适用于Matlab 2018及以上版本的完整代码。 基于分位数长短期记忆网络(QRLSTM)的数据回归预测的Matlab代码适用于2018及以上版本。
     
  • 基于长短期记忆网络(LSTM)的MATLAB数据回归预测 LSTM回归
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    本研究利用长短期记忆网络（LSTM）在MATLAB平台上进行数据分析与建模，专注于实现高效的数据回归预测，提升模型对未来趋势的准确把握能力。 本段落介绍如何使用Matlab实现长短期记忆网络进行数据回归预测，并提供完整源码和数据集。该模型适用于多变量输入、单变量输出的数据回归问题。评价指标包括R2值、平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）以及根均方误差（RMSE）。此外，还包括拟合效果图和散点图的绘制功能。所需Excel 数据需使用Matlab 2019及以上版本进行处理。
     
  • 基于Bayes优化的双向长短期记忆网络(Bayes-BiLSTM)回归预测(Matlab代码,需2019及以上版本)
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    本项目采用Bayesian优化技术与双向长短期记忆神经网络相结合的方法，用于高效准确的时间序列回归预测。配套提供适用于Matlab 2019及以上版本的完整源码实现。 基于贝叶斯优化的双向长短期记忆网络（Bayes-BiLSTM）回归预测方法，在MATLAB 2019及以上版本中的实现代码。该代码实现了R²、MAE、MSE、RMSE以及MAPE等评价指标，并且具有极高的代码质量，便于学习和替换数据。
     
  • 基于MATLAB的QRLSTM长短期记忆网络在时间序列区间预测中的分位数回归应用（含完整代码及数据）
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    本文介绍了利用MATLAB实现的QRLSTM模型，专注于时间序列的数据分析与区间预测，并包含详细的源代码和实验数据。该研究采用分位数回归技术改进传统的LSTM网络，以提高预测精度和可靠性，在多个实际应用场景中展现了优越性能。 MATLAB实现QRLSTM长短期记忆神经网络分位数回归时间序列区间预测主要用于风速、负荷及功率的分析。运行环境要求为MATLAB 2018及以上版本，输入输出单个变量，并支持从Excel数据中读取和替换数据以方便学习。 QRLSTM模型基于LSTM神经网络，用于进行时间序列区间的预测任务。此方法采用分位数回归技术来实现一系列结果的预测而不仅仅是单一值的点估计。具体来说，通过LSTM网络捕捉到的时间序列中的长期与短期依赖关系，并利用分位数回归确定不同置信水平下的上限和下限。 这一模型在处理非线性时间序列时展现出强大的预测能力，在诸如股票市场、气象预报及交通流量分析等多个领域获得了广泛应用。
     
  • 基于Bayes优化的双向长短期记忆网络(Bayes-BILSTM)回归预测(Matlab 2019及以上版本代码)
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    本研究提出了一种结合Bayes优化与双向长短期记忆网络（BILSTM）的新型回归预测模型，适用于各种序列数据预测任务。采用Matlab 2019及以上版本实现。 基于贝叶斯优化的双向长短期记忆网络（Bayes-BILSTM）回归预测方法，适用于2019及以上版本的MATLAB环境。该代码包含了多种评价指标：R²、MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）、RMSE（根均方误差）和MAPE（平均绝对百分比误差）。此外，代码质量优秀，便于学习并可方便地替换数据进行测试。
     
  • 【LSTM数据回归预测】基于长短期记忆网络的回归分析及MATLAB实现（含代码和结果）.zip
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    本资源提供基于长短期记忆网络(LSTM)的数据回归预测方法，涵盖详细理论介绍、MATLAB编程实践以及具体实验结果展示，附带完整代码。 ### 团队长期从事以下领域的算法研究与改进： 1. **智能优化算法及应用** - **单目标和多目标的智能优化算法改进** - 装配线调度研究 - 车间调度研究 - 生产线平衡研究 - 水库梯度调度研究 2. **路径规划问题** - 旅行商问题（TSP、TSPTW）的研究与优化 - 各类车辆路径规划问题（vrp、VRPTW、CVRP） - 机器人路径规划问题 - 多式联运问题 - 基于无人机的运输配送 3. **三维装箱求解** 4. **物流选址研究** - 背包问题 - 物流设施选址优化 - 库存位置优化（货位） 5. **电力系统优化研究** - 微电网优化与管理 - 配电网络系统的改善及重构技术 - 有序充电策略的开发和应用 - 储能双层调度模型设计 - 储能在配网中的最佳配置 6. **神经网络回归预测、时序预测分类** - 多种神经网络算法的应用，包括BP, LSSVM, SVM, CNN等。 - ELM及其变体（如KELM、DELM）在各类问题上的应用 - 长短期记忆(LSTM)和门控循环单元(GRU)的使用 7. **图像处理** - 图像识别涵盖车牌，交通标志，身份证件及各种字符等。 - 医学影像分析如病灶检测, 花卉、药材以及水果蔬菜分类 - 指纹、手势和虹膜特征提取与验证 - 特殊场景图像处理包括路面状态评估 8. **信号处理** - 信号识别，故障诊断及嵌入式系统设计中的应用 - 脑电图(EEG)，心电图(ECG) 和肌电信号(MEG)的分析和建模 - 噪声抑制技术在不同场景的应用 9. **元胞自动机仿真** - 交通流，人群疏散, 病毒传播及晶体生长模型开发与模拟 10. **无线传感器网络研究** - 定位算法（Dv-Hop和RSSI）的优化 - 覆盖范围优化以及Leach协议改进 - 无人机作为通信中继节点的应用与发展
     
  • 基于Python的CNN-LSTM卷积长短期记忆网络数据回归预测模型
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    本研究提出了一种基于Python编程语言的CNN-LSTM混合架构，用于构建数据回归预测模型。通过结合卷积神经网络与长短期记忆网络的优势，该模型能够有效处理序列数据中的空间和时间特征，实现精准的数据趋势预测。 CNN-LSTM卷积-长短期记忆网络数据回归预测的Python版本实现涉及结合了卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM），用于处理时间序列或图像等复杂结构化数据，进行精确的数据回归预测。这种组合利用了CNN在捕捉局部空间特征上的优势和LSTM在网络中长期依赖问题解决方面的特长。 具体而言，在构建模型时： 1. 使用卷积层来提取输入数据的局部特征； 2. 利用池化层减少参数数量、降低计算复杂度，同时保持关键信息； 3. 应用全连接（Dense）和LSTM层进行时间序列分析或图像分类等任务中的长期依赖关系建模。 在Python中实现这一模型通常需要使用深度学习库如TensorFlow或者Keras。这些框架提供了丰富的API来简化构建、训练及评估CNN-LSTM网络的过程，使得研究人员与开发者能够专注于算法的设计和优化上，而不是底层的实现细节。 对于希望基于此技术进行数据回归预测的研究人员或工程师来说，理解如何有效利用Python及其相关库是非常重要的步骤之一。
     
  • 基于LSTM长短期记忆网络的电力负荷预测及回归分析（含完整代码和数据）
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    本研究利用LSTM长短期记忆网络进行电力负荷预测，并进行了详细的回归分析。文档包含源代码与相关数据集，便于读者复现实验结果。 基于MATLAB编程的电力负荷预测采用长短期记忆网络（LSTM），适用于时间序列数据的分析与回归。相较于传统神经网络，LSTM在处理具有长期依赖性的数据方面表现出色。提供的代码完整且详细注释，便于用户扩展应用和创新改进。此外，该方法特别适合于本科及以上学生进行学习、研究或实际项目开发使用。 如有疑问或者需要进一步的功能定制，请联系博主交流探讨。
     
  • 基于长短期记忆网络(LSTM)的MATLAB数据分类预测_lstm分类
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    本项目利用LSTM模型在MATLAB环境下进行数据分析与预测，专注于实现高效的数据分类预测功能。通过深度学习技术优化算法性能，旨在提高分类准确率和处理效率。 使用Matlab实现长短期记忆网络的数据分类预测（包含完整源码和数据）。该模型适用于多变量输入、单类别输出的场景，并采用准确率与混淆矩阵作为评价指标。此外，还提供了拟合效果图及详细的混淆矩阵展示。 所需使用的数据格式为Excel文件，请确保您使用的是Matlab 2019及以上版本进行操作。