多入力単出力予測: 重回帰分析と LSTM ニューラルネットワークを組み合わせた Matlab 実装 - コードワールド

多入力単出力予測: 重回帰分析と LSTM ニューラルネットワークを組み合わせた Matlab 実装

開発 2023-09-16 02:40:50 訪問数: null

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転載: blog.csdn.net/Jack_user/article/details/132902910

多入力単出力予測: 重回帰分析と LSTM ニューラルネットワークを組み合わせた Matlab 実装

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回帰予測 | MATLAB は、BP ニューラルネットワークの多入力単出力回帰予測と組み合わせた PCA-BP 主成分の次元削減を実装します

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重回帰予測 | 畳み込みニューラルネットワーク - アテンションメカニズムと組み合わせた長期短期記憶ネットワーク (CNN-LSTM-Attention)、多変量入力モデルに基づく Matlab 回帰予測

多変量分類予測 | TSOA-CNN-LSTM トランジット最適化畳み込みニューラルネットワークと長期短期記憶ネットワークデータ分類予測を組み合わせた Matlab

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区間予測 | MATLAB は、QRFR ランダムフォレスト分位点回帰多入力単一出力区間予測を実装します

回帰予測 | MATLAB は、BP ニューラルネットワークを最適化するための WOA-BP クジラ最適化アルゴリズムを実装しています。多入力単出力回帰予測 (複数指標、複数グラフ)

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分類予測 | MATLAB は、サポートベクターマシンの複数入力分類予測と組み合わせた DBN-SVM ディープビリーフネットワークを実装します

回帰予測 | MATLAB は、BP ニューラルネットワークの多入力単出力回帰予測 (マルチインデックス、マルチマップ) を最適化する FA-BP firefly アルゴリズムを実装しています。

回帰予測 | MATLAB は、複数の入力と単一の出力を持つ CNN-BiLSTM (畳み込み双方向長短期記憶ニューラルネットワーク) を実装します

回帰予測 | MATLAB は SA-SVM シミュレーテッドアニーリングアルゴリズムを実装し、サポートベクターマシンの多入力単出力回帰予測 (複数指標、複数グラフ) を最適化します。

分類予測 | Matlab は、BP ニューラルネットワークと組み合わせた MIC-BP 最大相互情報係数データ特徴選択アルゴリズムに基づいてデータ分類予測を実装します

回帰予測 | MATLAB は、極限学習マシンの多入力単出力回帰予測 (複数指標、複数グラフ) を最適化する GA-ELM 遺伝的アルゴリズムを実装しています。

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回帰予測 | MATLAB は、極限学習マシンの多入力単一出力回帰予測 (マルチ指標、マルチマップ) を最適化する FA-ELM ファイアフライアルゴリズムを実装しています。

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