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稳健型经验模态分解REMD数据重构 可输出均方根误差,信噪比,各分解分量的相关系数指标。
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稳健型经验模态分解REMD数据重构,可输出均方根误差,信噪比,各分解分量的相关系数指标。 附案例数据 可直接运行 代码参考:https://mbd.pub/o/bread/ZJycl5dt SVMD分解 https://mbd.pub/o/bread/ZJycl5du MVMD分解 https://mbd.pub/o/bread/ZJycl5dx TVF-EMD分解 https://mbd.pub/o/bread/ZJycl5dy REMD分解
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最大互信息系数MIC(数据特征选择算法)的分类预测,多输入单输出模型。
基于时变滤波的经验模态分解TVF-EMD 附案例数据 可直接运行
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【24新算法】CPO-ICEEMDAN基于冠豪猪算法优化改进自适应经验模态分解CPO-ICEEMDAN信号分解,Matlab语言。
DBN-ELM基于深度置信网络-极限学习机的数据回归预测,DBN-ELM回归预测,可直接运行,Matlab语言。
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ICEEMDAN-SSA-BILSTM改进自适应经验模态分解结合麻雀算法优化双向长短期记忆神经网络时间序列预测(含BILSTM、SSA-BILSTM、ICEEM
ICEEMDAN-SSA-GRU改进自适应经验模态分解结合麻雀算法优化门控循环单元时间序列预测(含GRU、SSA-GRU、ICEEMDAN-SSA-GRU等模型
RIME-VMD霜冰优化算法(RIME)优化VMD变分模态分解,RIME-VMD信号分解。
EMD-GRU/GRU基于经验模态分解和门控循环单元的时间序列预测(含GRU、EMD-GRU模型的对比)。
VMD-BILSTM/BILSTM基于变分模态分解和双向长短期记忆网络的时间序列预测(含BILSTM、VMD-BILSTM 模型的对比)。
EMD-BILSTM/BILSTM基于经验模态分解和双向长短期记忆网络的时间序列预测(含BILSTM、EMD-BILSTM模型的对比)。
RVM-Adaboost多变量回归预测,基于相关支持向量机RVM-Adaboost多变量回归预测(可更换为分类/时序预测,具体私聊),Matlab代码,可直接运
EMD-BIGRU/BIGRU基于经验模态分解和双向门控循环单元的时间序列预测(含BIGRU、EMD-BIGRU模型的对比)。
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基于变分模态分解和白鲸算法优化双向长短期记忆网络的多维时间序列预测,VMD-BWO-BILSTM多维时间序列预测。MATLAB代码(含BILSTM、VMD-BI
基于时间卷积网络-长短期记忆网络结合多头注意力机制TCN-LSTM-multihead-Attention多维时序预测,多变量输入模型。matlab代码,202
LMD信号分解, LMD是一种自适应的信号分解方法,不需要事先对信号的性质做出假设。它可以适应信号的非线性和非平稳特性,并根据信号的局部特征进行分解。
VMD-SSA-LSTM基于变分模态分解和麻雀算法优化长短期记忆网络的时间序列预测MATLAB代码。
基于长短期记忆神经网络LSTM联立支持向量机SVR回归预测,组合模型LSTM-SVR回归预测,主要对权重优化,多输入单输出模型。
EEMD-SSA-LSTM基于集合经验模态分解和麻雀算法优化长短期记忆网络的时间序列预测MATLAB代码(含LSTM、EEMD-LSTM、SSA-LSTM、EE
基于麻雀算法优化广义神经网络GRNN的数据分类预测,SSA-GRNN分类预测,多特征输入单输出的二分类及多分类模型,MATLAB2018以上。
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【23新算法】DBO-ICEEMDAN基于蜣螂算法优化改进自适应经验模态分解DBO-ICEEMDAN信号分解,Matlab语言。
完全自适应噪声集合经验模态分解——CEEMDAN信号分解
【原创】TCN-LSTM多输入多输出回归预测,基于时间卷积网络(TCN)-长短期记忆网络(LSTM)多输入多输出回归预测,Matlab代码,可直接运行。
NRBO-XGBoost基于牛顿-拉夫逊优化算法优化XGBoost的数据分类预测,+交叉验证,可直接运行,调用C语言工具箱,Maltab语言。
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基于时间卷积网络结合多头注意力机制TCN-multihead-Attention多变量回归预测,多变量输入模型。matlab代码,2023及其以上。
基于经验模态分解和主成分分析的长短期记忆网络多维时间序列预测,EMD-PCA-LSTM多维时间序列预测。
基于灰狼算法GWO优化深度混合核极限学习机DHKELM分类预测,GWO-DHKELM数据分类预测,多特征输入模型。
RIME-TCN-multihead-Attention霜冰算法优化时间卷积网络结合多头注意力机制多变量回归预测,多变量输入模型。matlab代码,2023及其
麻雀算法SSA优化混合核极限学习机HKELM分的Adaboost分类预测,SSA-HKELM-Adaboost分类预测,多特征输入模型。
基于极限学习机ELM的Adaboost分类预测,ELM-Adaboost分类预测,多特征输入模型。
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基于随机配置网络SCN的Adaboost回归预测,SCN-Adaboost回归预测,多输入单输出模型。
基于粒子群算法(PSO)优化高斯过程回归(PSO-GPR)的数据回归预测,matlab代码,多变量输入模型。