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CSDN同名,擅长matlab机器学习/深度学习/时间序列模型改进及优化
【MATLAB第63期】基于MATLAB的改进敏感性分析方法IPCC,拥挤距离与皮尔逊系数法结合实现回归与分类预测
后台私信回复“61期”即可获取下载链接。
ARMAX模型相比ARMA考虑了影响因素 ,即可以实现基于时间序列数据的回归预测。目前,ARMAX预测未来功能存在困难,本篇文章不予介绍。大致思路需要通过时间滞后构造数据,使前时间段的X预测后时间段的Y,即多步预测。此示例展示如何将时间序列中的时间划分为预采样期T0、训练期Ty和预测期Tf,并显示了如何提供适当数量的观测值来初始化用于估计和预测的动态模型。通过定义ARMA模型中的参数,可实现ARIMAX和SARIMAX模型。本文介绍最基础的ARMAX模型。
不同版本matlab 不同电脑 加上数据集随机,BP权值阈值随机,进化算法种群随机,所以运行结果不一定和我运行的一致。其次, 也会存在CSAPSO 比SAPSO / PSO差的情况。私信回复“59期”即可获取下载链接。获取细则详见主页置顶文章。
【MATLAB第58期】基于MATLAB的PCA-Kmeans、PCA-LVQ与BP神经网络分类预测模型对比
因工具箱版本和无工具箱版本训练方法不同,以及有工具箱版本内置默认参数较为丰富 ,如连续验证最大失败数量、训练集再划分样本等等参数 ,且trainlm函数功能强大,用代码编写比较复杂。故有工具版计算结果较好,收敛速度较快,使用方便,而无工具箱版本则更能直观的观察数据变化以及能够更直观体现BP神经网络计算原理。
因上一步骤进行了正常的回归预测,输出一般为小数点,且不是限定标签的数值。所以需要通过find函数,将回归预测的输出结果进行分段赋值。若涉及多隐含层,可修改[20,20,5]中的数字。前2个20代表两层隐含层的神经元数 ,后面的5为输出节点,根据本案例数据设置。输出分为五个指标,每个指标共4个评分维度,即【0 10 20 30】归一化区间可自行设置,默认[-1,1],本文采用[0,1]根据四舍五入的思路,如数据如果在5以下,则赋值为0,数据为1输入,5输出,总共482个样本。如果为[5,15),赋值为10…
创建LSTM回归网络。将LSTM层指定为具有128个隐藏单元。训练参数可查看帮助,明白其中含义。% 定义网络结构% 定义训练参数。
往期文章提到了对单列时间序列数据进行滑动窗口处理的思路,本文介绍如何对多输入多输出数据进行滑动窗口的思路。198行(代表198天),21列数据,其中前19列为变量,第20-21列为因变量。滑动窗口尺寸为7,即可认为前7天的变量作为输入,第7天的因变量作为输出。而样本数量也从原来的198变为192 ,因为前6组变量数据作为了历史样本。则输入的一组样本矩阵结构由20×1变成 20×7。往期第13期已实现多输入单输出滑动窗口回归预测。输入数据样本 19×198。转变后 192×19×7。
基于matlab的模糊神经网络时间序列预测模型,支持一列数据时间序列预测,含短期预测未来功能。后台私信回复“53期”即可获取下载链接。
使用GPR自动优化函数,对sigma进行自动寻优。一列时间序列数据 ,滑动窗口尺寸为15。适应度值log(1+loss)。
残差修正一般适用于LSTM参数较好,数据集较好的情况。在此基础上,若通过进化算法优化LSTM参数会增加运行工作量。而残差修正一般适用于时间序列预测,用进化算法优化残差修正模型比深度学习模型的收敛速度快不少。残差修正后的结果,也可以对未来进行修正预测,但是研究意义大于实用意义。
【MATLAB第50期】基于MATLAB的RELM-LOO多输入单输出回归&分类预测算法与RELM及ELM进行对比
【MATLAB第49期】基于MATLAB的深度学习ResNet-18网络不平衡图像数据分类识别模型
【MATLAB第48期】基于MATLAB的REMR-LSTM多次循环递归拓展理论的长短期记忆网络LSTM回归预测模型,PCA预处理降维
【MATLAB第47期】基于MATLAB的多卷积层的卷积神经网络MCNN分类预测模型,含交叉验证,可自定义层数
【MATLAB第46期】基于MATLAB的改进模糊卷积神经网络IFCNN分类预测模型
【MATLAB第45期】基于MATLAB的深度学习SqueezeNet卷积神经网络混凝土裂纹图像识别预测模型
【MATLAB第42期】基于MATLAB的贝叶斯优化决策树分类算法与网格搜索、随机搜索对比,含对机器学习模型的评估度量介绍
【MATLAB第41期】源码分享 | 基于MATLAB的二次及三次指数平滑及其时间序列预测代码
【MATLAB第40期】源码分享 | MATLAB实现根据经纬度坐标查找两点之间的距离(Haversine、 Pythagoran定理)
【MATLAB第39期】基于MATLAB的多元相关向量回归MRVR和快速FMRVR多输入多输出回归预测算法(多输入多输出数据)
【MATLAB第38期】 MATLAB SSA-XGBOOST实现多分类预测,麻雀算法SSA优化XGBOOST模型超参数(多输入单输出数据)
【MATLAB第37期】 #保姆级教程 XGBOOST模型参数完整且详细介绍,调参范围、思路及具体步骤介绍
【MATLAB第36期】基于MATLAB的QOWOA-LSTM鲸鱼优化算法准反向策略的WOA优化LSTM时间序列预测模型 优势明显,注释详细,绘图丰富
【MATLAB第35期】基于MATLAB的2023年改进的进化算法优化LSTM时间序列预测模型思路
【MATLAB第34期】 MATLAB 2023年棕熊算法 BOA-LSTM时间序列预测模型 #含预测未来功能,以及优化结构层数及单双向类型 研究工作量丰富且新颖
【MATLAB第33期】源码分享 | 基于MATLAB的时间序列平稳性检测方法
【MATLAB第32期】基于MATLAB的降维/全局敏感性分析/特征排序/数据处理分类问题MATLAB代码实现(持续更新)
【MATLAB第31期】基于MATLAB的降维/全局敏感性分析/特征排序/数据处理回归问题MATLAB代码实现(持续更新)
【MATLAB第30期】基于MATLAB的adaboost多分类预测集成学习模型(四种模型GDA高斯判别分析、Knn、NB朴素贝叶斯、SVM)
【MATLAB第29期】基于MATLAB的K最邻近KNN时间序列预测模型,含预测未来
【MATLAB第28期】基于MATLAB的GWO-GMDH时间序列预测模型
【MATLAB第27期】源码分享 | 基于MATLAB的生成对抗网络GAN回归预测模型
【MATLAB第26期】区间预测 | 基于MATLAB的LASSO分位数回归预测模型 负荷预测数据
【MATLAB第25期】基于MATLAB的LSTM深度学习模型的自动检测时间序列数据峰值算法
【MATLAB第24期】源码分享| 基于MATLAB的五种插值方法合集(线性、三次、三次样条、最邻近、分段三次Hermite),解决多变量样本空值插值,以及零值插值
【MATLAB第22期】基于MATLAB的xgboost算法多输入多输出回归模型 已购用户可在之前下载链接免费获取
【2023年更新计划】matlab相关机器学习应用研究计划及进程
【MATLAB第21期】基于matlab的MWOA-LSTM-Attention注意力机制结合的回归预测模型
【MATLAB第20期】基于matlab的Catboost多输入单输出回归预测模型 catboost-1.1.1版本
【MATLAB第19期】基于贝叶斯Bayes算法优化CNN-LSTM长短期记忆网络的单列时间序列模型及多输入单输出回归预测模型
【MATLAB第18期】#源码分享 | 基于MATLAB的一维数字信号的FFT及频谱分析
【MATLAB第17期】基于MATLAB的音频数字处理系统设计,含GUI和报告(数字信号课程作业)
【MATLAB第16期】#源码分享|基于MATLAB的精英非支配排序多目标遗传算法NSGAⅡ,非工具箱
【MATLAB第15期】基于matlab的多输入多输出最小二乘支持向量回归法LSSVR回归预测模型#十次交叉验证选择最优参数
【MATLAB第14期】#源码分享| 基于多层前馈神经网络的回归预测模型代码分享,多参数多图调整
【MATLAB第13期】基于LSTM长短期记忆网络的多输入单输出滑动窗口回归预测模型
【MATLAB第12期】基于LSTM长短期记忆网络的多输入多输出回归预测模型思路框架,含滑动窗口, 预测未来,单步预测与多步预测对比,多步预测步数对预测结果影响分析
【MATLAB第11期】#源码分享 |时间序列数据绘图,横坐标更改为时间轴 横坐标轴参数更改 日期间隔设置 日期标签或格式更改