网络序列MATLAB仿真的相关内容

文章 2025-03-19 来自：开发者社区

基于模糊神经网络的金融序列预测算法matlab仿真

1.程序功能描述基于模糊神经网络的金融序列预测算法matlab仿真,根据序列的MAD,RSI,KD等指标实现序列的预测和最终收益分析。 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022A版本运行（完整程序运行后无水印） 3.核心程序```load B_idx.mat%输入层for i = 1:length(Pric...

文章 2024-12-31 来自：开发者社区

基于遗传优化的双BP神经网络金融序列预测算法matlab仿真

1.程序功能描述基于遗传优化的双BP神经网络金融序列预测算法matlab仿真，采用的双BP神经网络结构如下： 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022A版本运行三个算法的误差对比： 3.核心程序```LEN = 10;%样本的划分for i = 1:length(C)-LEN Price1(:...

文章 2024-12-24 来自：开发者社区

基于改进遗传优化的BP神经网络金融序列预测算法matlab仿真

1.程序功能描述基于改进遗传优化的BP神经网络金融序列预测算法matlab仿真。对比BP神经网络，遗传优化bp神经网络以及改进遗传优化BP神经网络。 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022A版本运行三个算法的误差对比：三个算法的数据预测曲线对比： 3.核心程序 %构建BP网络 net = newf...

文章 2024-12-10 来自：开发者社区

基于BP神经网络的金融序列预测matlab仿真

1.程序功能描述基于BP神经网络的金融序列预测，仿真输出预测结果，预测误差以及训练曲线。 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022A版本运行 3.核心程序```s=sim(net1,px);% 使用训练好的网络对训练集进行模拟 % 使用训练好的网络对测试集进行模拟s2=sim(net1,pX); % 计算预测误差er...

文章 2024-06-01 来自：开发者社区

基于CNN+LSTM深度学习网络的时间序列预测matlab仿真,并对比CNN+GRU网络

1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本MATLAB2022A 3.算法理论概述时间序列预测是数据分析中的一个重要分支，它涉及到对未来事件的预测，基于历史数据中的模式和趋势。在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的组合，特别是结合长短时记忆单元（LSTM）或门控循环单元（GRU），已成为处理时间序列数据的强大工具。 3.1 CNN基础卷积神经网络（CNN...

文章 2024-03-01 来自：开发者社区

基于CNN+LSTM深度学习网络的时间序列预测matlab仿真

1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本MATLAB2022a 3.算法理论概述时间序列预测是指利用历史数据来预测未来数据点或数据序列的任务。在时间序列分析中，数据点的顺序和时间间隔都是重要的信息。CNN+LSTM网络结合了卷积神经网络（CNN）的特征提取能力和长短时记忆网络（LSTM）的时序建模能力，用于处理具有复杂空间和时间依赖性的时间序列数据。 3.1 卷积神经网络（CNN） ...

文章 2023-11-01 来自：开发者社区

1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述 LSTM是一种循环神经网络（RNN）的变体，专门设计用于处理序列数据。LSTM网络通过记忆单元和门控机制来捕捉时间序列中的长期依赖关系，避免了传统RNN中的梯度消失问题。LSTM的核心原理包括三种门控：输入门（input gate）、遗忘门（forget gate）和输出门（output gate）。这些门...

文章 2023-10-31 来自：开发者社区

基于GRU门控循环网络的时间序列预测matlab仿真,对比LSTM网络

1.算法运行效果图预览 LSTM: GRU 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述门控循环单元（Gated Recurrent Unit，简称GRU）是一种用于序列建模和预测的递归神经网络（RNN）变体。GRU通过引入门控机制，克服了传统RNN在处理长序列时的梯度消失问题，并在许多任务中取得了优异的性能。下面将详细介绍GRU的原理、数学公式以及其在时间...

文章 2023-07-28 来自：开发者社区

基于LSTM深度学习网络的时间序列预测matlab仿真

1.算法理论概述时间序列预测是一类重要的预测问题，在很多领域都有着广泛的应用，如金融、交通、气象等。然而，由于时间序列数据本身具有时序性和相关性，因此预测难度较大。传统的时间序列预测方法大多采用统计学方法，如ARIMA模型、指数平滑法等，但这些方法在处理非线性、非平稳、非高斯的时间序列数据时效果较差。随着深度学习技术的发展，基于深度学习的时间序列预测方法逐渐成为研究热点。本文提出了一种基于LS....

文章 2023-05-24 来自：开发者社区

基于LSTM网络的时间序列数据预测matlab性能仿真

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory）是一种时间循环神经网络，是为了解决一般的RNN（循环神经网络）存在的长期依赖问题而专门设计出来的，所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。在标准RNN中，这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构，例如一个tanh层。长...