基于仿射区间的分布式三相不对称配电网潮流算法matlab仿真
1.课题概述 基于仿射区间的分布式三相不对称配电网潮流算法matlab仿真。 基于仿射区间的，含分布式电源的配电网三相潮流算法，算法涉及仿射，三相，分布式电源注入等。 2.系统仿真结果 3.核心程序与模型版本：MATLAB2022a S0 = S; k = 0; Us = zeros(N,3,2*N+1+2*(Max_Iteration-1)*N); Temp...
区间预测 | Matlab Lasso分位数时间序列区间预测 可直接运行 可作为创新点
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &...
Bootstrap区间预测 | Matlab Bootstrap区间预测 为您的点预测提供置信区间
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区间预测 | MATLAB实现基于QRCNN-LSTM-Multihead-Attention多头注意力卷积长短期记忆神经网络多变量时间序列区间预测
区间预测 | MATLAB实现基于QRCNN-LSTM-Multihead-Attention多头注意力卷积长短期记忆神经网络多变量时间序列区间预测效果一览基本介绍1.Matlab实现基于QRCNN-LSTM-Multihead-Attention卷积神经网络结合长短期记忆神经网络多头注意力多变量时间序列区间预测；2.多图输出、点预测多指标输出(MAE、MAPE、RMSE、MSE、R2)，区间预....
区间预测 | MATLAB实现基于QRCNN-BiGRU-Multihead-Attention多头注意力卷积双向门控循环单元多变量时间序列区间预测
区间预测 | MATLAB实现基于QRCNN-BiGRU-Multihead-Attention多头注意力卷积双向门控循环单元多变量时间序列区间预测效果一览基本介绍1.Matlab实现基于QRCNN-BiGRU-Multihead-Attention卷积神经网络结合双向门控循环单元多头注意力多变量时间序列区间预测；2.多图输出、点预测多指标输出(MAE、MAPE、RMSE、MSE、R2)，区间预....
区间预测 | MATLAB实现基于QRCNN-BiGRU卷积双向门控循环单元多变量时间序列区间预测
区间预测 | MATLAB实现基于QRCNN-BiGRU卷积双向门控循环单元多变量时间序列区间预测 @TOC 效果一览 基本介绍 1.Matlab实现基于QRCNN-BiGRU卷积神经网络结合双向门控循环单元多变量时间序列区间预测；2.多图输出、点预测多指标输出(MAE、MAPE、RMSE、MSE、R2)，区间预测多指比输出（区间覆盖率PICP、区间平均宽度百分比PINAW...
区间预测 | MATLAB实现QRLSTM长短期记忆神经网络分位数回归时间序列区间预测
区间预测 | MATLAB实现QRLSTM长短期记忆神经网络分位数回归时间序列区间预测效果一览基本介绍MATLAB实现QRLSTM长短期记忆神经网络分位数回归时间序列区间预测QRLSTM是一种基于长短期记忆（LSTM）神经网络的模型，用于时间序列区间预测。它是使用分位数回归来进行预测的，这意味着它可以预测一系列可能的结果，而不仅仅是单个点预测。具体来说，QRLSTM使用LSTM网络来学习时间序列....
区间预测 | MATLAB实现QRBiLSTM双向长短期记忆神经网络分位数回归时间序列区间预测
区间预测 | MATLAB实现QRBiLSTM双向长短期记忆神经网络分位数回归时间序列区间预测效果一览基本介绍区间预测 | MATLAB实现QRBiLSTM双向长短期记忆神经网络分位数回归时间序列区间预测QRBiLSTM是一种双向长短期记忆(QR-LSTM)神经网络的变体，用于分位数回归时间序列区间预测。该模型可以预测时间序列的不同分位数的值，并且可以提供置信区间和风险评估等信息。QR-LSTM....
区间预测 | MATLAB实现QRBiGRU双向门控循环单元分位数回归时间序列区间预测
区间预测 | MATLAB实现QRBiGRU双向门控循环单元分位数回归时间序列区间预测效果一览基本介绍MATLAB实现QRBiGRU双向门控循环单元分位数回归时间序列区间预测。基于分位数回归的双向门控循环单元QRBiGRU的时间序列区间预测 （主要应用于风速，负荷，功率）（Matlab完整程序和数据）运行环境matlab2020及以上，单变量时间序列预测。excel数据，方便学习和替换数据。模型....
2022年数模国赛C题（岭回归、区间预测、矩阵热力图、Fisher判别分类模型）——总结心得（附最后一次数模经历，Matlab\SPSS\Lingo的理解综合）
一、国赛第二次数模国赛也就是昨天才结束的，选题很果断，选C，然后想半天，郭佬，给了个解释，很棒的解释，用SPSSPRO这个网站（大家可以去搜搜，很棒还有一个镝数图表，嗯数据给的少，放入Logistic逻辑回归的显著性都大于0.05，不构成影响，又代入什么逐步回归、岭回归模型，比较了一下，最终决定岭回归模型（矮子里的将军），最终每个化学元素都有对应的系数。预测方面，我们采用最值区间进行预测，在对于....
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