基于WOA鲸鱼优化的TCN时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本matlab2022a/matlab2024b 3.部分核心程序(完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频) ```X = woa_idx;%设置网络参数%卷积核Nfilter = floor(X(1));%8;%卷积核大小Sfilter =...

基于PSO粒子群优化TCN-GRU时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序(完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频) plot(gb1,'-bs',... 'LineWidth',1,... 'MarkerSize',6,... 'MarkerEdge...

基于PSO粒子群优化TCN-LSTM时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序(完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频) plot(gb1,'-bs',... 'LineWidth',1,... 'MarkerSize',6,... 'MarkerEdge...

基于PSO粒子群优化TCN时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序(完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频) plot(gb1,'-bs',... 'LineWidth',1,... 'MarkerSize',6,... 'MarkerEdge...

深度解析:基于卷积神经网络的宠物识别
一、引言:宠物识别技术的崛起 随着人们生活水平的提高,宠物饲养规模持续扩大。宠物不仅是陪伴者,更是家庭的一员。然而,宠物走失、宠物管理等问题频发,传统的宠物识别手段如芯片植入、项圈标签等,存在诸多局限性。在此背景下,基于计算机视觉的宠物识别技术应运而生。卷积神经网络作为深度学习领域的核心算法...

基于GA遗传优化TCN-GRU时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本MATLAB2022a 3.部分核心程序(完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频) plot(Error2,'linewidth',2); grid on xlabel('迭代次数'); ylabel('遗传算法优化过程'); legend('...

基于GA遗传优化TCN时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序(完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频) ```FieldD = [rep([10],[1,Nums]);Areas;rep([0;0;0;0],[1,Nums])]; gen = 0;Js = 0...

基于GA遗传优化TCN-LSTM时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 其整体性能优于基于GA遗传优化TCN时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真-CSDN博客 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序(完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频) ```while gen < MAXGEN gen Pe0 &#...

基于Python深度学习的【害虫识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
一、介绍 害虫识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了12种常见的害虫种类数据集【"蚂蚁(ants)", "蜜蜂(bees)", "甲虫(beetle)", "毛虫(catterpillar)", "蚯蚓(earthworms)", "蜚蠊(earwig)", "蚱蜢(grasshopper)", "飞蛾(moth)", "鼻涕虫(....

基于Python深度学习的【蘑菇识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
一、介绍 蘑菇识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了9种常见的蘑菇种类数据集【"香菇(Agaricus)", "毒鹅膏菌(Amanita)", "牛肝菌(Boletus)", "网状菌(Cortinarius)", "毒镰孢(Entoloma)", "湿孢菌(Hygrocybe)", "乳菇(Lactarius)", "红菇(Ru....

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