【价格预测】灰狼优化算法优化门控循环单元GWO-GRU价格预测【含Matlab源码 2565期】

已于 2025-01-05 15:49:33 修改
阅读量41 收藏
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 2024年付费专栏智能算法优化神经网络分类预测（奶茶价版） 文章标签： matlab
于 2023-10-30 20:32:25 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/KeepingMatlab/article/details/134127581
本文介绍了在Matlab中使用GRU（GatedRecurrentUnit）算法和GWO（GreyWolfOptimizer）算法进行数据处理和预测的应用，包括LSTM的发展、门机制、狼群优化策略以及在销售预测、路径规划等领域的实例。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

💥💥💥💥💥💥💥💥💞💞💞💞💞💞💞💞💞Matlab武动乾坤博客之家💞💞💞💞💞💞💞💞💞💥💥💥💥💥💥💥💥
🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀
在这里插入图片描述

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
多元回归预测 | Matlab 灰狼算法优化门控循环单元(GWO-GRU)的数据回归预测
前程算法屋的博客
09-02 134
多元回归预测 | Matlab 灰狼算法优化门控循环单元(GWO-GRU)的数据回归预测
时间序列预测 | Matlab基于灰狼算法(GWO)优化门控循环单元(GWO-GRU)的时间序列预测
前程算法屋的博客
08-06 145
时间序列预测 | Matlab基于灰狼算法(GWO)优化门控循环单元(GWO-GRU)的时间序列预测
时序预测 | MATLAB实现GWO-GRU灰狼算法优化门控循环单元时间序列预测
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
02-02 445
时序预测 | MATLAB实现GWO-GRU灰狼算法优化门控循环单元时间序列预测
【价格预测】基于matlab灰狼优化算法优化门控循环单元GWO-GRU价格预测【含Matlab源码 2565期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
05-07 295
灰狼优化算法优化门控循环单元GWO-GRU价格预测 完整代码和数据，数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！
多元回归预测 | Matlab基于灰狼算法(GWO)优化门控循环单元(GWO-GRU)的数据回归预测，多变量输入模型
前程算法屋的博客
08-05 139
多元回归预测 | Matlab基于灰狼算法(GWO)优化门控循环单元(GWO-GRU)的数据回归预测，多变量输入模型
GWO-CNN-BiGRU-Attention灰狼优化算法卷积神经网络结合双向门控循环单元时间序列预测，含优化前后对比
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
12-03 1075
GWO-CNN-BiGRU-Attention灰狼优化算法卷积神经网络结合双向门控循环单元时间序列预测，含优化前后对比
SCI一区 | Matlab实现GWO-TCN-BiGRU-Attention灰狼算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
03-19 1243
SCI一区 | Matlab实现GWO-TCN-BiGRU-Attention灰狼算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测
多元回归预测 | Matlab基于灰狼算法(GWO)优化门控循环单元的数据回归预测，GWO-GRU多变量输入模型
前程算法屋的博客
05-16 153
多元回归预测 | Matlab基于灰狼算法(GWO)优化门控循环单元的数据回归预测，GWO-GRU多变量输入模型
多元分类预测 | Matlab基于灰狼算法(GWO)优化门控循环单元(GWO-GRU)的数据分类预测
前程算法屋的博客
08-07 76
多元分类预测 | Matlab基于灰狼算法(GWO)优化门控循环单元(GWO-GRU)的数据分类预测
【价格预测】灰狼优化算法优化门控循环单元GWO-GRU价格预测【含Matlab源码 2565期】.zip
02-07
优快云 Matlab研究室上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； ...
MATLAB实现GWO-GRU灰狼算法优化门控循环单元多输入单输出回归预测（完整源码和数据）
12-17
MATLAB实现GWO-GRU灰狼算法优化门控循环单元多输入单输出回归预测（完整源码和数据） 灰狼算法优化参数为初始学习率，隐藏层节点个数，正则化参数。 数据为多输入回归数据，输入6个特征，输出1个变量。 运行环境...
MATLAB实现GWO-GRU灰狼算法优化门控循环单元时间序列预测（完整源码和数据）
02-02
MATLAB实现GWO-GRU灰狼算法优化门控循环单元时间序列预测（完整源码和数据） 1.Matlab实现GWO-GRU灰狼算法优化门控循环单元时间序列预测； 2.输入数据为单变量时间序列数据，即一维数据； 3.运行环境Matlab2020及...
【GRU回归预测】灰狼算法优化注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元GWO-Attention-CNN-GRU数据预测（多维输入单输出）【含Matlab源码 3732期】.zip
02-07
优快云 Matlab研究室上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； ...
Origin、MATLAB、Python 用于科研作图，哪个最好？
分享Python、数据分析、人工智能前沿知识
07-06 489
matplotlib是Python中最底层的绘图库，它支持二维、三维、交互式等各种图表，而且通过元素化的模式能设计图表的任何细节，定制化程度非常高，很多可视化库都是基于matplotlib做二次开发的，或者是matplotlib的拓展，比如seaborn、pandas、mplfinance、DNA Features Viewer等，它们能应用于数据科学、金融量化、生物医学等各领域科研绘图。另外，matplotlib有一个示例集，里面有各式各样的专业图表，有的只需要换换数据就能为自己所用。
使用mlapp制作可执行软件
qq_35674954的博客
07-05 259
（4）点击 “Save Project”，保存为一个 .prj 文件（例如 MyApp.prj）。拖拽之后可以调整控件位置和属性，系统会在代码自动添加组件代码，可以对组件进行重命名。利用matlab compiler工具箱将.mlapp打包成.exe可执行文件。设置 Application name（可执行文件名）。添加依赖文件（图像、模型、.mat 数据等）。选中组件，右键添加回调函数，在代码中写逻辑。（1）打开matlab命令窗口，输入。一，打开App Designer。三，设计UI（推拽式）
2025最新智能优化算法：沙狐优化（Rüppell‘s Fox Optimizer，RFO）算法求解23个经典函数测试集，完整MATLAB代码
IT猿手
07-05 935
沙狐优化算法(RFO)是一种新型元启发式优化算法，模拟Rüppell狐的多感官觅食行为。该算法通过视觉、听觉和嗅觉的综合模拟实现动态平衡的全局搜索与局部优化，白天以视觉为主、夜间以听觉主导，辅以嗅觉定位和群体协作机制。RFO具有结构简单、搜索能力强、适应性好等特点，在复杂优化问题中表现优异。实验结果表明，该算法能有效避免局部最优，收敛速度快，适用于多种优化场景。
用matlab实现随机森林算法
KFCrlWNwxxrM的博客
07-02 317
里面附有说明文档，参数可调节。
【MATLAB例程】【test】AOA与TDOA混合定位例程，自适应基站数量，二维，可调节锚点数量
最新发布
MATLAB卡尔曼的博客
07-08 11
本项目模拟在二维空间中，利用多个已知位置的锚点（基站），对一个目标点的位置进行联合估计。AOA（Angle of Arrival）定位TDOA（Time Difference of Arrival）定位AOA + TDOA 融合定位（Least Squares优化）程序通过模拟真实环境下测量误差（角度误差与时间误差），生成测量数据，并基于最小二乘法进行定位计算，最后输出三种算法的估计坐标与误差大小。
GWO算法优化CNN-GRU-Attention时间序列预测分析
资源摘要信息:"GWO-CNN-GRU-Attention灰狼算法优化多变量时间序列预测，含优化前后对比（Matlab完整源码和数据）" 该文件详细描述了一个基于Matlab平台的高级项目，该项目使用了灰狼优化（Grey Wolf Optimizer，GWO...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值