【MATLAB】BiGRU神经网络时序预测算法
有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1 基本定义BiGRU神经网络时序预测算法是一种基于双向门控循环单元（GRU）的多变量时间序列预测方法。该方法结合了双向模型和门控机制，旨在有效地捕捉时间序列数据中的时序关系和多变量之间的相互影响。具体来说，BiGRU模型由两个方向的GRU网络组成，一个网络从前向后处理时间序列数据，另一个网络从后向前处理时间序列数据。这种双向结构可以....
【MATLAB】交叉验证求光滑因子的广义神经网络时序预测算法
有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1 基本定义交叉验证求光滑因子的广义神经网络时序预测算法的基本原理如下：首先，我们需要了解什么是交叉验证和光滑因子。交叉验证是一种评估模型性能的常用方法，通过将数据集分成多个部分，然后使用其中的一部分数据进行模型训练，另一部分数据用于测试模型性能。通过多次重复验证，可以获得更准确和稳定的模型性能评估结果。而光滑因子则是一种用于调整模型....
【网络层】动态路由算法、自治系统AS、IP数据报格式
I could be bounded in a nutshell and count myself a king of infinite space.特别鸣谢：木芯工作室 、Ivan from Russia路由算法路由表 --------协议自己算出最佳路由—找最少的跳数的路、、、、、、、、、、、、、、路由算法分类静态路由算法—手动配置—军事网络、小网络—缺点 路由更新慢不适合大型网络动态路由算....
BP神经网络算法讲解及实战应用（超详细 附源码）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~多层网络的学习能力比单层感知机强很多，要训练多层网络，简单的感知机学习规则显然不够，需要更强大的学习算法。误差逆传播（Error BackPropagation）算法就是学习算法中的杰出代表。现实任务中使用神经网络时，大多是使用BP算法进行训练。需要注意的是，BP算法不仅可以用于多层前馈神经网络，还可以用于其他类型的神经网络。通常说BP网络时，常指利用....
【Python机器学习】神经网络中误差反向传播（BP）算法详解及代码示例（图文解释 附源码）
需要全部代码请点赞关注收藏后评论留言私信~~~误差反向传播学习算法用神经网络来完成机器学习任务，先要设计好网络结构S，然后用训练样本去学习网络中的连接系数和阈值系数，即网络参数S，最后才能用来对测试样本进行预测。在研究早期，没有适合多层神经网络的有效的参数学习方法是长期困扰该领域研究者的关键问题，以致于人们对人工神经网络的前途产生了怀疑，导致该领域的研究进入了低谷期。直到1986年，以Rumel....
基于深度学习网络的疲劳驾驶检测算法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3.1疲劳检测理论概述 疲劳检测的原理是根据人体疲劳状态下的特征检测，和正常状态下的特征检测做对比。在做疲劳检测之前，首先需要分析人体在疲劳状态下与正常状态下的特征有哪些不同的的表现，这些不同的表现可以通过哪些数值具体的量化出来，然后通过这些量化后的不同数值来判断属于哪种行为；最后根据获取的各种行为综合判断属...
基于小波神经网络的网络流量预测算法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 网络流量能直接反映网络性能的好坏，网络流量的建模与预测对于大规模网络的规划设计、网络资源管理以及用户行为的调节等方面都具有积极意义。本课题首先介绍了网络流量的特征，在分析了小波理论的基础上提出了一种基于小波变换的网络流量预测模型。该模型采用小波分解把网络流量数据分解成小波系数和尺度系数，即高频系数和低频...
基于深度学习网络的烟雾检测算法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 基于深度学习网络的烟雾检测算法是一种端到端的检测方法，主要分为基于候选区域的二阶段目标检测器和基于回归的单阶段目标检测器两类。 基于候选区域的二阶段目标检测器的原理是，先通过训练区域候选网络（RPN）生成候选区域，然后将图片划分为背景和目标两种类别，同时对目标位置进行初步预测；再通过训练目标区域检测网络...
基于HOG特征提取和GRNN神经网络的人脸表情识别算法matlab仿真,测试使用JAFFE表情数据库
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 该算法主要由两个部分组成：HOG特征提取和GRNN神经网络。下面将详细介绍这两个部分的原理和数学公式。 1.HOG特征提取 HOG（Histogram of Oriented Gradients）是一种局部特征描述子，它通过对图像局部区域的梯度方向进行统计，提取出图像的结构信息。HOG特征提取主要分为...
基于googlenet网络的动物种类识别算法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 动物种类识别算法基于深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），如GoogleNet。这种算法的主要原理是通过学习和识别图像中的特征来预测动物的种类。 GoogleNet，也被称为Inception v1，是在2014年由Google研发的深度学习模型。GoogleNet的特点是深度较大，增加...
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