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基于matlab的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)，通過(guò)權(quán)值參數(shù)更新得到誤差較小模型，進(jìn)行多輸出單輸出預(yù)測(cè)。輸出預(yù)測(cè)可視化結(jié)果。程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。
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目錄 背影 摘要 LSTM的基本定義 LSTM實(shí)現(xiàn)的步驟 基于長(zhǎng)短期神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LSTM的股票預(yù)測(cè) MATALB編程實(shí)現(xiàn)，附有代碼，及鏈接基于matlab編程的的長(zhǎng)短期神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LSTM的股票價(jià)格的預(yù)測(cè)，基于深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股票價(jià)格預(yù)測(cè)-深度學(xué)習(xí)文檔類資源-CSDN文庫(kù) https://download.csdn.net/download/abc99
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效果一覽 基本介紹 車(chē)速預(yù)測(cè) | Matlab基于RBF徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車(chē)速預(yù)測(cè)模型（多步預(yù)測(cè)，尾巴圖） 程序設(shè)計(jì) 完整程序和數(shù)據(jù)獲取方式：私信博主回復(fù) Matlab基于RBF徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車(chē)速預(yù)測(cè)模型（多步預(yù)測(cè)，尾巴圖） 。 參考資料 [1] http://t.csdn.cn/pCWSp [2] https://download.csdn.net/d
???運(yùn)行環(huán)境：Matlab ???撰寫(xiě)作者：左手の明天 ???精選專欄：《python》 ????推薦專欄：《算法研究》 ??####? 防偽水印——左手の明天?#### ?? ?? 大家好??????，我是 左手の明天 ！好久不見(jiàn)?? ??今天分享
預(yù)測(cè)效果 基本描述 1.Matlab實(shí)現(xiàn)MSADBO-CNN-LSTM基于改進(jìn)蜣螂優(yōu)化算法-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多特征回歸預(yù)測(cè)； 2.運(yùn)行環(huán)境為Matlab2021b； 3.data為數(shù)據(jù)集，excel數(shù)據(jù)，輸入多個(gè)特征，輸出單個(gè)變量，多變量回歸預(yù)測(cè)， main.m為主程序，運(yùn)行即可,所有文件放在一個(gè)文件夾；
在正常CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練階段之后，使用進(jìn)化算法（蜜蜂算法）擬合深度學(xué)習(xí)權(quán)重和偏差。 本文案例數(shù)據(jù)中， 用深度模型進(jìn)行4分類預(yù)測(cè)。 先在 CNN 訓(xùn)練之后，為每個(gè)類別權(quán)重創(chuàng)建初始模糊模型 然后提取全連接層的權(quán)重進(jìn)行進(jìn)化尋優(yōu)，并替換初始權(quán)重 最后，優(yōu)化后的權(quán)重
預(yù)測(cè)結(jié)果 基本介紹 1.Matlab實(shí)現(xiàn)CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間序列預(yù)測(cè)未來(lái)； 2.運(yùn)行環(huán)境Matlab2018及以上，data為數(shù)據(jù)集，單變量時(shí)間序列預(yù)測(cè)； 3.遞歸預(yù)測(cè)未來(lái)數(shù)據(jù)，可以控制預(yù)測(cè)未來(lái)大小的數(shù)目，適合循環(huán)性、周期性數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)； 4.命令窗口輸出R2、MAE、MAPE、MBE、MSE等評(píng)價(jià)指標(biāo)。 運(yùn)行環(huán)
基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）的數(shù)據(jù)回歸預(yù)測(cè)是一種常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，適用于處理具有空間結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，如圖像、時(shí)間序列等。在這種預(yù)測(cè)中，我們使用卷積層來(lái)自動(dòng)學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)中的特征，并通過(guò)回歸層預(yù)測(cè)輸出值。下面詳細(xì)介紹其原理： 卷積神經(jīng)
基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Radial Basis Function Neural Network，RBFNN）的數(shù)據(jù)回歸預(yù)測(cè)是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的回歸模型。它采用徑向基函數(shù)作為激活函數(shù)，通過(guò)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)參數(shù)來(lái)擬合數(shù)據(jù)集，從而進(jìn)行回歸預(yù)測(cè)。以下是基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)回歸預(yù)測(cè)的詳細(xì)原理： 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備： 首先，將
BP（Backpropagation）回歸模型是一種基于反向傳播算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用于解決回歸問(wèn)題。它通過(guò)對(duì)輸入和輸出之間的非線性關(guān)系進(jìn)行建模，可以用于預(yù)測(cè)連續(xù)型變量的值。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)： BP回歸模型由一個(gè)或多個(gè)隱藏層組成，每個(gè)隱藏層包含多個(gè)神經(jīng)元，以及一個(gè)輸出層。
