基于同步压缩的多变量数据时频分析附 matlab代码
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基于极限学习机(ELM)进行多变量用电量预测(Matlab代码实现)
1 概述在本文中,极限学习机(ELM)被证明是一种强大的电力消耗预测工具,其预测精度与支持向量机(SVM)相比具有竞争力,计算速度更快。此外,利用ELM研究了利用电力相关因子和环境因子等辅助信息来增强纯粹利用用电系数获得的预测精度的潜力。此外,我们利用最合适的ELM结构,提出了一个组合优化问题,寻找辅助因子的最优子集及其相应的最优窗口大小,并提出了一种离散动态多群粒子群优化(DDMS-PSO)来....

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....

多变量数据的嵌入参数估计(Matlab代码实现)
1 概述在统计信号处理及其相关领域 ,多变量数据的描述和分析一直是人们广泛关注的研究课题。在现有的多变量数据分析方法中 ,基于二阶统计特性的主分量分析 (PCA)和基于高阶统计特性的独立分量分析 (ICA)是两种非常有代表性的方法。本文在简要介绍PCA和ICA基本原理的基础上 ,结合计算平均互信息 (AMI) 和假最近邻 (FNN)以估计多维时间序列的嵌入参数,对两种方法的性能和特点进行了较深入....

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....

【VMD-SSA-LSSVM】基于变分模态分解与麻雀优化Lssvm的负荷预测【多变量】(Matlab代码实现)
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1.1 VMD变分模态分解1.2 LSSVM最小二乘支持向量机 1.3 SSA麻雀优化算法2 运行结果2.1 Lssvm2.2 麻雀优化Lssvm 2.3 变分模态分解优化Lssvm 2.4 变分模态分解与麻雀优化Lssvm(VMD-SSA-LSSVM) 3....

RNA 聚合酶蛋白的多变量半协方差协效率分析附matlab代码
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【 NARX NN回归预测】基于NARX NN实现数据自回归多变量预测附matlab代码
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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)
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