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時(shí)間序列預(yù)測 | Matlab灰狼算法(GWO)優(yōu)化極限梯度提升樹XGBoost時(shí)間序列預(yù)測，GWO-XGBoost時(shí)間序列預(yù)測模型，單列數(shù)據(jù)輸入模型

2年前作者：前程算法屋分類：Toy博客閱讀(30)違法舉報(bào)

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文章概述

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評(píng)價(jià)指標(biāo)包括:MAE、RMSE和R2等，代碼質(zhì)量極高，方便學(xué)習(xí)和替換數(shù)據(jù)。要求2018版本及以上。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-542474.html

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到了這里，關(guān)于時(shí)間序列預(yù)測 | Matlab灰狼算法(GWO)優(yōu)化極限梯度提升樹XGBoost時(shí)間序列預(yù)測，GWO-XGBoost時(shí)間序列預(yù)測模型，單列數(shù)據(jù)輸入模型的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

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時(shí)間序列預(yù)測 | Matlab基于鯨魚算法優(yōu)化隨機(jī)森林(WOA-RF)與隨機(jī)森林(RF)的時(shí)間序列預(yù)測對(duì)比
效果一覽文章概述時(shí)間序列預(yù)測 | Matlab基于鯨魚算法優(yōu)化隨機(jī)森林(WOA-RF)與隨機(jī)森林(RF)的時(shí)間序列預(yù)測對(duì)比評(píng)價(jià)指標(biāo)包括:MAE、RMSE和R2等，代碼質(zhì)量極高，方便學(xué)習(xí)和替換數(shù)據(jù)。要求2018版本及以上。部分源碼
2024年02月08日
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時(shí)間序列預(yù)測 | Matlab基于粒子群算法優(yōu)化門控循環(huán)單元(PSO-GRU)的時(shí)間序列預(yù)測，PSO-GRU時(shí)間序列預(yù)測，單列數(shù)據(jù)集
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2024年02月12日
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多元分類預(yù)測 | Matlab 灰狼算法(GWO)優(yōu)化xgboost的分類預(yù)測模型，多特征輸入模型，GWO-xgboost分類預(yù)測
效果一覽文章概述多元分類預(yù)測 | Matlab 灰狼算法(GWO)優(yōu)化xgboost的分類預(yù)測模型，多特征輸入模型，GWO-xgboost分類預(yù)測多特征輸入單輸出的二分類及多分類模型。程序內(nèi)注釋詳細(xì)，直接替換數(shù)據(jù)就可以用。程序語言為matlab，程序可出分類效果圖，迭代優(yōu)化圖，混淆矩陣圖。
2024年02月13日
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時(shí)序預(yù)測 | MATLAB實(shí)現(xiàn)WOA-GRU鯨魚算法優(yōu)化門控循環(huán)單元時(shí)間序列預(yù)測
預(yù)測效果基本介紹 MATLAB實(shí)現(xiàn)WOA-GRU鯨魚算法優(yōu)化門控循環(huán)單元時(shí)間序列預(yù)測基于鯨魚算法優(yōu)化門控循環(huán)單元(WOA-GRU)的時(shí)間序列預(yù)測。優(yōu)化參數(shù)為學(xué)習(xí)率，隱藏層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)，正則化參數(shù)，要求2020b及以上版本，matlab代碼。評(píng)價(jià)指標(biāo)包括:MAE、MSE、RMSE等，代碼質(zhì)量極高，方便學(xué)習(xí)
2023年04月27日
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時(shí)序預(yù)測 | MATLAB實(shí)現(xiàn)SSA-XGBoost(麻雀算法優(yōu)化極限梯度提升樹)時(shí)間序列預(yù)測
預(yù)測效果基本介紹 Matlab實(shí)現(xiàn)SSA-XGBoost時(shí)間序列預(yù)測，麻雀算法優(yōu)化極限梯度提升樹，優(yōu)化最大迭代次數(shù)，深度，學(xué)習(xí)率； 1.data為數(shù)據(jù)集，單變量時(shí)間序列數(shù)據(jù)集。 2.MainSSAXGBoostTS.m為主程序文件，其他為函數(shù)文件，無需運(yùn)行; 3.評(píng)價(jià)指標(biāo)R2、MAE、MAPE、MSE、MBE； 4.注意程序和數(shù)據(jù)
2024年02月11日
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多元回歸預(yù)測 | Matlab灰狼算法(GWO)優(yōu)化極限梯度提升樹XGBoost回歸預(yù)測,GWO-XGBoost回歸預(yù)測模型,多變量輸入模型
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2024年02月12日
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時(shí)序預(yù)測 | MATLAB實(shí)現(xiàn)WOA-LSTM鯨魚算法優(yōu)化長短期記憶網(wǎng)絡(luò)時(shí)間序列預(yù)測
預(yù)測效果基本介紹 MATLAB實(shí)現(xiàn)WOA-LSTM鯨魚算法優(yōu)化長短期記憶網(wǎng)絡(luò)時(shí)間序列預(yù)測基于鯨魚算法優(yōu)化長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(WOA-LSTM)的時(shí)間序列預(yù)測。優(yōu)化參數(shù)為學(xué)習(xí)率，隱藏層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)，正則化參數(shù)，要求2018b及以上版本，matlab代碼。評(píng)價(jià)指標(biāo)包括:MAE、MSE、RMSE等，代碼質(zhì)量極高，方
2024年02月01日
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時(shí)序預(yù)測 | MATLAB實(shí)現(xiàn)WOA-CNN-GRU鯨魚算法優(yōu)化卷積門控循環(huán)單元時(shí)間序列預(yù)測
預(yù)測效果基本介紹時(shí)序預(yù)測 | MATLAB實(shí)現(xiàn)WOA-CNN-GRU鯨魚算法優(yōu)化卷積門控循環(huán)單元時(shí)間序列預(yù)測，運(yùn)行環(huán)境Matlab2020b及以上。優(yōu)化正則化率、學(xué)習(xí)率、隱藏層單元數(shù)。 1.MATLAB實(shí)現(xiàn)WOA-CNN-GRU鯨魚算法優(yōu)化卷積門控循環(huán)單元時(shí)間序列預(yù)測 2.單變量時(shí)間序列預(yù)測； 3.多指標(biāo)評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)
2024年02月12日
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基于量子粒子群算法（QPSO）優(yōu)化LSTM的風(fēng)電、負(fù)荷等時(shí)間序列預(yù)測算法（Matlab代碼實(shí)現(xiàn)）
???????? 歡迎來到本博客 ???????? ??博主優(yōu)勢： ?????? 博客內(nèi)容盡量做到思維縝密，邏輯清晰，為了方便讀者。 ?? 座右銘：行百里者，半于九十。 ?????? 本文目錄如下： ?????? 目錄 ??1 概述 ??2 運(yùn)行結(jié)果 ??3?參考文獻(xiàn) ??4 Matlab代碼實(shí)現(xiàn) 本文基于
2024年02月11日
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【Matlab】基于粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列預(yù)測（Excel可直接替換數(shù)據(jù)）
基于粒子群優(yōu)化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列預(yù)測是一種結(jié)合了PSO和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，用于提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在時(shí)間序列預(yù)測任務(wù)中的性能。時(shí)間序列預(yù)測是指根據(jù)過去的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，預(yù)測未來的時(shí)間序列值。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種常用的前向人工神
2024年02月15日
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