【LSTM区间预测】集成学习长短期记忆神经网络自适应带宽核密度LSTM-Adaboost-ABKDE估计多变量回归区间预测【含Matlab源码 4816期】

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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 2024-06-27 11:57:33 首次发布
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🔊博主简介：985研究生，Matlab领域科研开发者；

🚅座右铭：行百里者，半于九十。

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⛄一、集成学习长短期记忆神经网络自适应带宽核密度LSTM-Adaboost-ABKDE估计多变量回归区间预测

集成学习结合了多个模型的预测结果，通常用于提高预测准确

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【SCI2区】海洋捕食者优化算法MPA-CNN-GRU-Attention用电需求预测Matlab实现
2401_87246029的博客
09-13 1121
摘要电力负荷预测是电力系统规划、运营和管理的关键环节。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度神经网络的电力负荷预测方法取得了显著进展。然而，传统深度学习模型在处理时间序列数据时存在以下问题：1) 难以捕捉时间序列数据的长时依赖关系；2) 对噪声和异常数据的敏感性较高；3) 模型参数的优化效率较低。为了解决这些问题，本文提出了一种基于海洋捕食者优化算法(MPA)、卷积神经网络(CNN)、门控循环神经网络(GRU)和注意力机制的电力负荷预测模型(MPA-CNN-GRU-Attention)。
【代码分享】基于最小二乘支持向量机（LSSVM）+自适应带宽核函数密度估计（ABKDE）的多变量回归预测
2302_81053261的博客
02-01 566
而自适应带宽核函数密度估计则通过将带宽参数作为每个数据点的函数来进行估计，从而使得每个数据点都有自己独立的带宽参数。权重的选择通常与距离有关，较近的数据点会获得更高的权重。相对于传统的支持向量机，LSSVM 的计算复杂度较低：传统支持向量机需要通过求解二次规划问题获得权重向量，而 LSSVM 可以通过最小二乘优化问题直接获得权重向量，从而降低了计算复杂度。无需手动选择核函数：与传统的支持向量机不同，LSSVM 无需手动选择合适的核函数，它通过自动选择参数的方式来确定核函数类型和参数值。
多头注意力+自适应带宽核密度估计+ 区间预测 | CNN-BiGRU-MATT-ABKDE的多头注意力机制自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测（Matlab实现）
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。
04-18 790
多头注意力+自适应带宽核密度估计+ 区间预测 | CNN-BiGRU-MATT-ABKDE的多头注意力机制自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测（Matlab实现）
LSSVM-ABKDE基于最小二乘支持向量机结合自适应带宽核函数密度估计的多变量回归预测（点预测+概率预测+核密度估计）
2401_83250053的博客
03-03 536
1.多变量单输出，包括点预测+概率预测+核密度估计曲线，MatlabR2021a及以上版本运行，提供多种置信区间！评价指标包括R2、MAE、RMSE、MAPE、区间覆盖率picp、区间平均宽度百分比pinaw等，如需要增加指标请私聊，出图效果如图1所示～2.传统点预测已不能满足专家的偏好，区间概率预测可提供更多不确定信息，进而更好满足未来预测需求～、3.算法新颖，对固定带宽核函数进行了改进，如图所示，知网还没人用过，适合需要创新点的买家。5.注释清晰，适合新手小白，直接运行main文件一键出图[
【GRU区间预测】基于集成门控循环单元自适应带宽核密度GRU-Adaboost-ABKDE估计多变量回归区间预测附Matlab实现
matlab_dingdang的博客
01-25 932
关键词： 多变量回归区间预测；集成门控循环单元；自适应带宽核密度估计；Adaboost算法；ABKDE方法1. 引言多变量回归区间预测是统计学中一个重要的研究课题，其目的是在给定一组自变量的情况下，对因变量的取值范围进行预测。多变量回归区间预测在经济学、金融学、医学等领域有着广泛的应用。近年来，随着机器学习技术的发展，机器学习方法被广泛应用于多变量回归区间预测领域。其中，门控循环单元（GRU）是一种常用的循环神经网络模型，它具有较强的时序建模能力，在多变量回归区间预测领域取得了良好的效果。
【LSTM区间预测】集成学习双向长短期记忆神经网络自适应带宽核密度BiLSTM-Adaboost-ABKDE估计多变量回归区间预测【含Matlab源码 4922期】.zip
最新发布
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； ...
集成学习长短期记忆神经网络自适应带宽核密度LSTM-Adaboost-ABKDE估计多变量回归区间预测附Matlab实现.rar
10-28
而本文所介绍的LSTM-Adaboost-ABKDE集成学习方法，更是将长短期记忆网络（LSTM）与自适应带宽核密度估计（ABKDE）及提升算法（Adaboost）相结合，进一步提升了模型对于多变量回归区间预测的准确度和效率。...
【LSTM区间预测】集成学习长短期记忆神经网络自适应带宽核密度LSTM-Adaboost-ABKDE估计多变量回归区间预测【含Matlab源码 4816期】.zip
02-07
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【LSTM区间预测】基于matlab集成学习双向长短期记忆神经网络自适应带宽核密度BiLSTM-Adaboost-ABKDE估计多变量回归区间预测【Matlab仿真 4922期】.zip
12-18
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； ...
多头注意力+自适应带宽核密度估计+ 区间预测 - CNN-BiGRU-MATT-ABKDE的多头注意力机制自适应带宽核密度估计
04-19
1.Matlab实现CNN-BiGRU-MATT-ABKDE的卷积神经网络双向门控循环单元多头注意力机制自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测（完整源码和数据） 2.CNN-BiGRU-MATT-ABKDE的卷积神经网络双向门控循环单元多头注意力机制自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测（点预测+概率预测+核密度估计） Matlab语言 3.多变量单输出，包括点预测+概率预测+核密度估计曲线，MatlabR2023a及以上版本运行，提供多种置信区间！评价指标包括R2、MAE、RMSE、MAPE、区间覆盖率picp、区间平均宽度百分比pinaw等。 4.算法新颖，对固定带宽核函数进行了改进。 5.直接替换Excel数据即可用，注释清晰，适合新手小白，直接运行main文件一键出图。 6.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 多头自注意力层 (Multihead-Self-Attention)：Multihead-Self-Attention多头注意力机制是一种用于模型关注输入序列中不同位置相关性的机制。它通过计算每个位置与其他位置之间的注意力权重.
自适应核密度估计MATLAB源代码
05-26
整理自网络的基于MATLAB语言的自适应核密度估计程序，实现对一维数据的AKDE处理
【计算机数学】核密度估计与自适应带宽的核密度估计
热门推荐
码农康康
06-29 4万+
最近看论文，发现一个很不错的概率密度估计方法。在此小记一下。 先来看看准备知识。 密度估计经常在统计学中作为一种使用有限的样本来估计其概率密度函数的方法。 我们在研究随机变量的过程中，随机变量的概率密度函数的作用是描述随机变量的特性。（概率密度函数是用来描述连续型随机变量取值的密集程度的，举例：某地某次考试的成绩近似服从均值为80的正态分布,即平均分是80分,由正态分布的图形知x=80时的函数
【LSTM区间预测】基于集成学习双向长短期记忆神经网络自适应带宽核密度BiLSTM-Adaboost-ABKDE估计多变量回归区间预测附Matlab实现
m0_60703264的博客
01-25 1664
本文提出了一种基于集成学习的双向长短期记忆神经网络自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测方法。该方法将双向长短期记忆神经网络与自适应带宽核密度估计相结合，并通过集成学习进一步提高预测精度。首先，使用双向长短期记忆神经网络对历史数据进行建模，并获得预测值和预测区间。然后，使用自适应带宽核密度估计对预测区间进行估计，并获得更精确的预测区间。最后，通过集成学习将多个模型的预测结果进行融合，进一步提高预测精度。实验结果表明，该方法在多个数据集上取得了良好的预测效果。
[转]核密度估计与自适应带宽的核密度估计
May the Force be with you
04-17 2036
在很多情况下，我们对样本的分布并没有充分的了解，无法事先给出密度函数的形式，而且有些样本分布的情况也很难用简单的函数来描述。另外，带宽应与兴趣点的离散程度呈正相关，对于稀疏型的兴趣点分布应采用较大的带宽，而对于密集型的兴趣点则应考虑较小一些的带宽。如果带宽不是固定的，而是根据样本的位置而变化(其变化取决于估计的位置（balloon estimator）或样本点（逐点估计pointwise estimator）)，则会产生一种特别有力的方法，称为。时，自适应带宽的核密度估计就变成了固定带宽的核密度估计了。
核密度聚类（二）核密度估计、自适应核密度的数学原理
guoyc439的博客
02-22 6762
1 分布密度函数 给定一个样本集，怎么得到该样本集的分布密度函数，解决这一问题有两个方法： 1.1 参数估计方法 简单来讲，即假定样本集符合某一概率分布，然后根据样本集拟合该分布中的参数，例如：似然估计，混合高斯等，由于参数估计方法中需要加入主观的先验知识，往往很难拟合出与真实分布的模型； 1.2 非参数估计 和参数估计不同，非参数估计并不加入任何先验知识，而是根据数据本身的特点、性质来拟合分布，这样能比参数估计方法得出更好的模型。核密度估计就是非参数估计中的一种，由Rosenbla...
核密度估计及其最优带宽计算
Jimmysaid的博客
02-24 5756
许多实际问题中，总体的分部类型事先并不知道。这就需要我们，首先根据实际情况对总体的分布类型提出某种假设，然后再根据样本提供的信息检验此假设是否合理。这种假设检验称为或以上方法可以实现当个曲线的检验。当涉及多个曲线检验时。
核密度估计：带宽宽度选择——原理阐述
weixin_42141390的博客
09-25 2万+
文章目录核密度估计定义参数估计方法非参数估计方法带宽选择的重要性宽度 h 的选择原则定理 1 证明 参考文献： 维基百科 kernel density estimation：https://en.wikipedia.org/wiki/Kernel_density_estimation#Bandwidth_selection 维基百科 little o notation：https://en.wikipedia.org/wiki/Big_O_notation#Little-o_notation 核密度估计
核密度估计KDE原理及在python中的使用
小张快冲
04-24 1万+
给定一个数据样本集，若想得到总体的概率分布，通常有两类方法：参数估计和非参数估计。参数估计需要先假定这个数据样本服从某种分布，再使用数据去拟合分布中的参数，含有较大的主观成分。而非参数估计，即核密度估计（Kernel Density Estimation，KDE），不需要预先假设，从数据本身出发，来估计未知的密度函数。 一、估计过程 1、以每个点的数据+带宽（邻域）作为参数，用核函数估计样本中每个数据点及其附近的概率密度函数 核函数作用：对每个数据点得到光滑的、积分为1的概率密度估计。 核函数种.
基于r语言的疾病制图中自适应核密度估计的阈值选择方法案例
拓端研究室TRL
06-12 1385
背景 诸如核密度估计（KDE）的平滑方法被用于控制用于计算每种疾病率的空间支持的群体基础。平滑程度由用户定义的参数（带宽或阈值）控制，该参数影响疾病图的分辨率和计算的速率的可靠性。已经提出了用于自动选择平滑参数（诸如正常比例，插件和平滑交叉验证带宽选择器）的方法以用于非空间数据，但是它们的相对效用仍然是未知的。 方法 内核，带宽的大小，是影响在KDE [在地图上的平滑的程度的关键参数 ]。...
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