基于遗传算法改进的RBF神经网络流量控制，基于GA-RBF的流量预测
目录 完整代码和数据下载链接：基于遗传算法改进的RBF神经网络流量控制，基于GA-RBF的流量预测（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88937452 RBF的详细原理 RBF的定义 RBF理论 易错及常见问题 RBF应用实例，基于遗传算法改进的RBF神经网络流量控制，基于GA-RBF的流量预测 代...
超越Transformer！基于Patch的时间序列预测新SOTA！
目前基于深度学习的时间序列预测主要有两大创新方向：一是模型结构创新，以informer为代表；二是数据输入创新，以PatchTST为代表。 在多变量时序预测领域，Patch的使用是为了将时间序列数据转换成适合深度学习模型处理的形式。这有助于提高模型的处理能力和预测精度，同时也优化了模型的计算效率。 受视觉启发，Patch是近年深度学习时间序列预测的研究新宠，近期提出的SOTA成果为此证明。以Patch...
粒子群算法优化ELMAN神经网络的分类预测，pso-elman
络的定义 受限玻尔兹曼机（RBM） 灰狼算法原理 灰狼算法优化elman神经网络回归分析 基本结构 主要参数 数据 MATALB代码 结果图 展望 完整代码下载：粒子群算法优化ELMAN神经网络的分类预测资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88879656 背影 Elman神经网络是 J. L. Elman于1990年首先...
机器学习的魔法（二）超越预测的界限-揭秘机器学习的黑科技-探索监督学习中的回归和分类问题
在我们来回顾一下，什么是监督学习。 监督学习指的是：我们给学习算法一个数据集，这个数据集由正确答案组合而成，然后机器运用学习算法，算出更多的正确答案。 1、监督学习之回归问题 我们接着，上节提到的房价预测案例，进一步说明。 如上图，横轴表示房子的面积，单位是平方英尺，纵轴表示房价，单位是千美元。 基于以上数据，假如 你有个朋友，她有750平方英尺的房子，能卖多少钱。 我们应用学习算法： 可以在这组数据...
使用GRU进行天气变化的时间序列预测
本文基于最适合入门的100个深度学习项目的学习记录，同时在Google clolab上面是实现，文末有资源连接 天气变化的时间序列的难点 天气变化的时间序列预测涉及到了一系列复杂的挑战，主要是因为天气系统的高度动态性和非线性特征。以下是几个主要难点以及为什么要使用深度学习方法来解决这些问题： 天气变化时间序列的难点 非线性和多尺度动态：天气系统涉及从微观到宏观的多尺度过程，这些过程相互作用，形成非常...
基于回归支持向量机svr的确诊人数预测，基于lstm的确诊人数预测，基于bilstm的确诊人数预测，基于ga-lstm-svr的确诊人数预测
目录 背影 摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 基于lstm的确诊人数预测，基于bilstm的确诊人数预测 完整代码： 基于svr的确诊人数预测，基于lstm的确诊人数预测，基于bilstm的确诊人数预测，基于ga-lstm-svr的确诊人数预资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88870449 效果图 结果分...
基于长短期神经网络的路径跟踪，基于长短期神经网络的路径预测
目录 背影 摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 基于长短期神经网络的路径跟踪，基于长短期神经网络的路径预测 MATALB代码：基于长短期神经网络的路径跟踪，基于长短期神经网络的路径预测（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88871070 效果图 结果分析 展望 参考论文 背影 基于长短期神...
使用深度学习进行时间序列预测
目录 加载数据 准备要训练的数据 定义 LSTM 神经网络架构 指定训练选项 训练循环神经网络 测试循环神经网络 预测将来时间步 开环预测 闭环预测 此示例说明如何使用长期短期记忆 (LSTM) 网络预测时间序列数据。 LSTM 网络是一种循环神经网络 (RNN)，它通过遍历时间步并更新 RNN 状态来处理输入数据。RNN 状态包含在所有先前时间步中记住的信息。可以使用...
Matlab|基于支持向量机的电力短期负荷预测【最小二乘、标准粒子群、改进粒子群】
目录 主要内容 部分代码 结果一览 下载链接 主要内容 该程序主要是对电力短期负荷进行预测，采用三种方法，分别是最小二乘支持向量机（LSSVM）、标准粒子群算法支持向量机和改进粒子群算法支持向量机三种方法对负荷进行预测，有详实的文档资料，程序注释清楚，方便学习！ 部分代码 %C为最小二乘支持向量机的正则化参数，theta为高斯径向基的核函数参数，两个需要进行优...
【GWO-TCN-Multihead-Attention预测】基于灰狼算法优化时间卷积网络结合多头注意力机制实现电力负荷预测附matlab代码
🔥 内容介绍 摘要 电力负荷预测在电力系统运行中至关重要，准确的预测结果可以帮助电力公司优化发电计划、提高电网稳定性。时间卷积网络（TCN）是一种强大的深度学习模型，已被广泛应用于时序数据预测任务中。然而，TCN模型的预测精度可能会受到超参数设置的影响。为了解决这个问题，本文提出了一种基于灰狼算法（GWO）优化TCN模型的电力负荷预测方法。此外，还将多头注意力机制集成到TCN模型中，以增强模型对长期...