文章 2023-08-07 来自:开发者社区

基于有序模式的度量对多变量时间序列进行非线性分析研究(Matlab代码实现)

1 概述基于有序模式的度量(Ordinal Pattern-based Measures)是一种用于多变量时间序列非线性分析的方法。它可以通过分析时间序列中的有序模式来获取关于序列动力学和非线性性质的信息。以下是基于有序模式的度量方法的一般研究步骤:1. 多变量时间序列选择:选择你感兴趣的多变量时间序列数据。这些数据可以代表各种应用领域中的观测变量,例如金融数据、天气数据或生物学数据等。2. 计....

基于有序模式的度量对多变量时间序列进行非线性分析研究(Matlab代码实现)
文章 2023-08-02 来自:开发者社区

基于人工大猩猩部队优化CNN-LSTM(GTO-CNN-LSTM)多变量时间序列预测(Matlab代码实现)

1 概述专家学者根据对人类视觉的研究,提出了注意力机制,计算机视觉、自然语言处理等领域[14-17]引入该机制优化现有模型,学习并确定重点关注的目标区域,使模型能够在有限资源下关注最有效的信息。本文基于这一机制改进 CNN 联合 LSTM 的体系结构,通过注意力机制处理被现有结构忽略的短序列特征的重要度差异,提取显著细粒度特征,同时便于LSTM更有效地捕捉时间依赖性。针对 CNN 联合 LSTM....

基于人工大猩猩部队优化CNN-LSTM(GTO-CNN-LSTM)多变量时间序列预测(Matlab代码实现)
文章 2023-02-05 来自:开发者社区

基于人工大猩猩部队优化CNN-LSTM(GTO-CNN-LSTM)多变量时间序列预测(Matlab代码实现)

‍个人主页:研学社的博客欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1 概述2 运行结果3 参考文献4 Matlab代码实现1 概述专家学者根据对人类视觉的研究,提出了注意力机制,计算机视觉、自然语言处理等领域[14-17]引入该机制优化现有模型,学习并确定重点关注的目标区域,使模型能够在有限资源下关注最有效....

基于人工大猩猩部队优化CNN-LSTM(GTO-CNN-LSTM)多变量时间序列预测(Matlab代码实现)

本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成,如有任何问题,可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。

大数据开发治理DataWorks

DataWorks基于MaxCompute/Hologres/EMR/CDP等大数据引擎,为数据仓库/数据湖/湖仓一体等解决方案提供统一的全链路大数据开发治理平台。

+关注