DBO-RBF多变量回归预测 优化宽度+中心值+连接权值 （多输入单输出）Matlab代码
🔥 内容介绍
一、引言：为什么传统 RBF 回归预测需要 “升级”？
1.1 我的踩坑经历：传统 RBF 参数优化的痛点
作为一个长期在数据预测领域摸爬滚打的博主，我与径向基神经网络（RBF）的 “爱恨情仇” 可不少。在多输入单输出回归预测的项目里，RBF 神经网络凭借其强大的非线性映射能力，一开始确实让我满怀期待。它结构简单，理论上能逼近任意非线性函数 ，特别适合处理像多因素影响下单变量结果预测这类复杂问题，比如分析气温、湿度、光照时长等多个气象因素，来预测农作物的产量。
但实际运用时，我才发现传统 RBF 神经网络的 “坑” 真不少。它的核心参数，包括宽度、中心值和连接权值，设置起
基于Stacking集成学习算法的数据回归预测（基学习器PLS和SVM，元学习器RF），MATLAB代码
🔥 内容介绍
一、引言：入门 Stacking，从 “线性 + 非线性” 双基组合开始
1.1 为什么选择 PLS+SVM 作为基学习器？
回归预测中，数据规律往往包含 “线性趋势 + 非线性关联”，单一模型难以兼顾：
偏最小二乘（PLS）：擅长处理高维、共线性数据，精准捕捉全局线性规律，但无法拟合非线性关系；
支持向量机（SVM）：通过核函数实现非线性特征映射，能捕捉 PLS 遗漏的复杂关联；
两者组合：形成 “线性拟合 + 非线性捕捉” 的互补，为 Stacking 提供高质量的初级预测结果。
1.2 RF 作为元学习器的核心优势
元学习器的核心任务是 “整合基学习器的预
基于Stacking集成学习算法的数据回归预测（4种基学习器PLS、SVM、BP、RF，元学习器LSBoost）MATLAB代码
🔥 内容介绍
一、引言：多模型互补，突破回归预测精度上限
1.1 单一 / 少基学习器 Stacking 的局限与优化思路
上一篇我们实现了 PLS+SVM-RF Stacking 模型，但实际复杂数据往往存在 “线性 + 非线性 + 时序关联 + 局部特征” 等多元规律，仅 2 种基学习器难以全面捕捉：
缺失 “深度非线性拟合” 能力（如 BP 神经网络擅长的复杂映射）；
缺乏 “局部特征挖掘”（如 RF 作为基学习器可补充的样本分布规律）；
元学习器 RF 侧重降低方差，但对基学习器预测偏差的修正能力有限。
因此，本文优化方案：
基学习器扩展为 4 种：PLS（线性拟合）
基于Stacking集成学习的数据回归预测（4种基学习器PLS、SVM、决策、KNN，多种元学习器比选）MATLAB代码
🔥 内容介绍
一、引言：回归预测痛点与集成学习破局之道
1.1 回归预测的应用价值与单一模型局限
在工业质检（如食品成分含量预测）、金融量化（如股价波动预测）、环境监测（如 PM2.5 浓度预测）等场景中，回归预测的精度直接决定决策效果。但实际应用中，单一模型往往存在明显短板：
偏最小二乘（PLS）擅长处理高维共线性数据，却难以拟合非线性关系；
支持向量机（SVM）能捕捉非线性特征，却对参数敏感、泛化能力不稳定；
随机森林（RF）抗过拟合能力强，却在高维数据下训练效率低。
这些局限导致单一模型难以适配复杂数据的多元特征，而集成学习通过 “模型组合” 思路，成为突破精度瓶颈的关键。
SSA-RF麻雀算法优化随机森林回归+SHAP分析+优化前后对比+新数据预测，MATLAB代码
🔥 内容介绍
在机器学习的广阔领域中，回归预测任务一直是研究与应用的焦点，从金融市场的股价走势预测，到工业生产中的设备故障预警，精准的回归模型都能为决策提供有力支撑。随机森林回归（RFR）作为集成学习的典型代表，凭借着多个决策树的 “集体智慧”，在回归预测领域成绩斐然。它巧妙地通过 bootstrap 重采样技术构建多个决策树，有效降低了单一决策树易过拟合的风险，同时利用随机特征选择增强了模型的泛化能力 ，使其能处理复杂的非线性关系。
然而，RFR 的性能高度依赖于超参数的设置，像决策树的数量、最大深度、节点分裂所需最小样本数等关键超参数，若仅依靠人工经验或传统的网格搜索、随机搜索方法来
【飞机】单自由度 多自由度飞行器纵向动力学仿真，模拟和分析纵向小型无人机的俯仰平面动力学，计算升降舵偏转和推力附matlab代码
🔥 内容介绍
一、引言：解锁小型无人机俯仰平面的 “飞行密码”
1.1 纵向动力学仿真的核心价值
在当今无人机广泛应用的时代，小型无人机凭借其灵活、便捷等优势，活跃于测绘、巡检、物流配送等多个领域。无论是精准的地形测绘，还是高效的电力巡检，亦或是 “最后一公里” 的快递配送，小型无人机要想出色完成任务，稳定且精准的飞行控制至关重要。而这其中，俯仰平面动力学便是关键中的关键，它直接决定了无人机的姿态稳定、高度控制以及速度调节，是无人机实现各种复杂飞行任务的核心要素。
在纵向动力学仿真领域，单自由度与多自由度模型有着各自独特的价值与意义。单自由度模型聚焦于无人机最基础的俯仰响应，它忽略了
分解+降维+物理信息神经网络！EEMD-KPCA-PINN多变量时序光伏功率预测附MATLAB代码
🔥 内容介绍
一、引言：光伏功率预测的痛点与破局思路
1.1 多变量时序光伏功率预测的现实困境
在全球积极推进清洁能源转型的大背景下，光伏发电凭借其清洁、可再生等显著优势，在能源结构中的占比持续攀升。然而，光伏功率的输出并非稳定不变，而是呈现出复杂的多变量时序特性。其受到诸多因素的综合影响，其中辐照度和温度是最为关键的两个因素。当天空云层快速移动时，辐照度会在短时间内发生剧烈变化，直接导致光伏功率的大幅波动；而温度的变化不仅会影响光伏电池的转换效率，还会与辐照度相互作用，进一步加剧功率输出的不稳定性。此外，大气透明度、湿度等气象因素，以及光伏组件的老化程度、灰尘积累情况等设备自身因素，也
TCN-BiLSTM回归+特征贡献SHAP分析+新数据预测+多输出附MATLAB代码
🔥 内容介绍
一、核心升级：TCN-BiLSTM 的优势与适配场景
1.1 为什么用 BiLSTM 替代 LSTM？
普通 LSTM 仅能单向捕捉时序依赖（从过去到现在），而 BiLSTM 通过前向 LSTM（捕捉过去→现在）和后向 LSTM（捕捉现在→过去）的双向融合，能：
•
更全面提取时序特征（比如机器人运动的 “历史惯性”+“未来趋势预判”）；
•
缓解长序列依赖的信息衰减（尤其时间窗长度＞30 时效果更明显）；
•
不泄露未来信息（双向仅作用于输入时间窗内部，预测第 31 帧时仅用前 30 帧双向建模）。
1.2 升级后方案的核心价值
保持 “TCN 特征提取→
TCN-GRU回归+特征贡献SHAP分析+新数据预测+多输出，MATLAB代码
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。
🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室
👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。
🔥 内容介绍
一、引言：时序多输出回归的痛点与解决方案
1.1 时序回归的实际需求与核心痛点
在当今数字化时代，时序数据无处不在，它蕴含着事物随时间演变的规律，在工业生产、金融投资、气象预测等众多领域都有着举足轻重的地位。以工业参数预测为例，在化工生产过程中，反应温度、压力、流量等多个参数
【SLAM】扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建MATLAB 代码
🔥 内容介绍
一、引言：SLAM 的核心痛点与 EKF 的破局之道
1.1 同步定位与地图构建（SLAM）的本质需求
SLAM 的核心矛盾的是 “未知环境中，机器人既不知道自己在哪，也不知道环境长什么样”—— 就像人在陌生城市迷路时，既分不清方向，也不认识街道，需要同时完成 “定位（确定自身位置）” 和 “地图构建（绘制环境轮廓）”。
实际场景中，机器人会面临两个关键问题：
传感器噪声：激光雷达、相机等传感器的测量数据存在误差（比如激光测距偏差 ±2cm）；
运动扰动：机器人车轮打滑、电机抖动导致运动模型不准（比如指令移动 1m，实际只走了 0.98m）。
传统方法要么先建图再定
