PHM数据集轴承寿命预测！Transformer-LSTM组合模型轴承寿命预测MATLAB代码实现！
✅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
1 研究背景与意义
轴承作为旋转机械的核心零部件，其运行状态直接决定设备可靠性与生产安全性，在航空航天、智能制造、轨道交通等领域具有不可替代的作用。PHM 轴
不同小波基分解层数的小波变换信号去噪声附Matlab代码
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长毕业设计辅导、数学建模、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、研究背景与主题引入
在信号处理领域，噪声干扰是影响信号质量的关键因素，尤其在通信、生物医学、地震勘探等领域，有效去除噪声对信号分析、特征提取及后续应用至关重要。传统去噪方法（如均值滤波、中值滤波）易导致信号边缘模糊或细节丢失，而小波变换凭借其多分辨率
GA-RF遗传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
✅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
1 研究背景与意义
随机森林（RF）作为集成学习领域的经典回归模型，凭借 Bootstrap 采样、特征随机选择机制，具备抗过拟合、对异常值不敏感、适配高维非线性数据的优
基于灰狼算法优化孪生OS-ELM的多输入回归预测附Matlab代码
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长毕业设计辅导、数学建模、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、研究背景与主题引入
在工业自动化、能源管理、金融预测等领域，多输入单输出（MISO）回归预测是实现数据驱动决策的核心技术。例如，在电力系统中，需根据历史负荷、气象参数、经济指标等多变量输入，预测未来电力负荷；在制造业中，需通过原材料配比、生产温度、设备
【预测模型】基于Stacking集成学习算法的数据回归预测（基学习器SVM和BP，元学习器RF）附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
1 研究背景与意义
回归预测作为数据驱动建模的核心任务，广泛应用于工业过程参数预测、环境监测、经济指标分析等领域。单一回归模型在复杂场景中存在固有局限：支持向量机（SV
基于GA优化LSSVM的应变片式力传感器温度补偿附Matlab代码
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长毕业设计辅导、数学建模、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
应变片式力传感器在工业测量中应用广泛，但温度变化会显著影响其测量精度。传统温度补偿方法存在非线性拟合适配性差、参数优化能力不足等问题。本研究提出基于遗传算法（GA）优化最小二乘支持向量机（LSSVM）的补偿模型，通过GA全局寻优能力优化LSSVM关键参数
基于PSO-ELM、GA-ELM、SSA-ELM、GA-SSA-ELM和ELM对比的多输入回归预测附Matlab代码
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长毕业设计辅导、数学建模、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、研究背景与主题引入
随着工业4.0和大数据时代的到来，多输入回归预测在能源管理、金融分析、环境监测等领域的应用需求日益增长。传统回归模型（如线性回归、支持向量机）在处理高维非线性数据时存在计算效率低、泛化能力弱等问题。极限学习机（Extreme Le
