【CNN回归预测】开普勒算法优化卷积神经网络KOA-CNN风电数据预测（多输入单输出）【含Matlab源码 5282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 2024-07-26 08:39:23 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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开普勒算法优化卷积神经网络（KOA-CNN）应用于风电数据预测的原理主要是结合了传统优化技术和深度学习模型的优

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【CNN回归预测】矮猫鼬算法优化卷积神经网络DMOA-CNN风电数据预测（多输入单输出）【含Matlab源码 5253期】
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07-25 873
矮猫鼬算法优化卷积神经网络DMOA-CNN风电数据预测（多输入单输出） 完整代码和数据，方可运行；数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！
【Matlab肌电信号】脉搏信号脉率存档【含GUI源码 237期】
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11-26 284
脉搏信号脉率存档 完整的代码，包运行；运行操作视频见优快云资源！适合小白！
装箱问题之贪心算法
m0_62089210的博客
12-12 958
将问题的每一步抽象出一个公共的最优解。注意：在一步中不一定能找到最优解：简单快速，容易想清楚问题。
【SCI2区】白冠鸡优化算法COOT-CNN-GRU-Attention用电需求预测Matlab实现
2401_87246029的博客
09-12 733
摘要随着社会经济的快速发展，电力需求不断增长，准确预测用电需求对于电力系统的稳定运行和能源高效利用至关重要。近年来，深度学习技术在用电需求预测领域取得了显著成果，但现有的模型往往难以捕捉到时间序列数据的复杂特征和非线性关系。本文提出了一种基于白冠鸡优化算法 (COOT) 优化的 CNN-GRU-Attention 模型，用于提高用电需求预测的准确性和鲁棒性。
贪心算法----装箱问题
xiao-ren-wu的博客
09-03 2074
贪心准则： 1.将一个问题的几步的每一步抽象出公共的最优解 2.一个问题只有一个贪心准则（问题求解时，贪心准则不能改变） 特点 不一定可以产生最优解 好处： 简单快速 需求描述： 有N个物品，体积V1,V2,V3,V4….Vn,若干个体积为v的箱子。 问题：把所有的物品装进箱子中，使得打开的箱子尽量小。 思路： 1.将所有的物品按照体积的降序排列 2.按照箱子的打开顺序遍历已
贪心算法之装箱问题
08-31
贪心算法之装箱问题，使用c语言来实现的，贪心算法之装箱问题，使用c语言来实现的，
【CNN回归预测】开普勒算法优化卷积神经网络KOA-CNN风电数据预测（多输入单输出）【含Matlab源码 5282期】.zip
02-13
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； ...
开普勒算法优化卷积神经网络KOA-CNN风电数据预测（多输入单输出）【含Matlab源码 5282期】.zip
07-25
智能优化算法优化CNN卷积神经网络分类预测系列程序定制或科研合作方向： 4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO优化CNN 4.4.2 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化CNN 4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化CNN 4.4.4 鲸鱼算法WOA/...
【风电功率预测】开普勒算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络KOA-CNN-LSTM-Attention风电功率时间序列预测【含Matlab源码 5225期】.zip
最新发布
02-15
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基于CBAM-CNN卷积神经网络预测研究（Python代码实现）
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07-28 145
通过结合通道注意力模块和空间注意力模块，CBAM能够动态地选择和调整特征图的通道和空间注意力，从而提取更准确和具有区分力的特征表示。这些权重用于调整每个通道的特征图。[2]杜先君,巩彬,余萍等.基于CBAM-CNN的模拟电路故障诊断[J].控制与决策,2022,37(10):2609-2618.DOI:10.13195/j.kzyjc.2021.1111.# x维度为 [N, C, H, W] 沿着维度C进行操作, 所以dim=1, 结果为[N, H, W]# 增加维度, 变成 [N, 1, H, W]
3D可视化集装箱货柜模型开发 --threejs
CPan_的博客
12-16 3981
下图中实现了一个简单的平面，平面的颜色为绿色，但是目前还看到的平面是黑色。如果需要看到场景中的物体真实颜色和才材质，必须在场景中使用光源。类似我们在房间中放了一个物体，如果房间内没有开灯没有外部的光，那么那个物体呈现出来的效果就是黑色，什么都看不见。以下例子是在vue的项目里面实现一个简单的场景渲染，目前场景除了坐标轴并无其他物体。，也就是每次在写3d模型的时候都需要在代码中出现这三部分的代码。给外面集装箱添加透明度，能透视看到具体柜子消息。在需要用的的代码文件里面引入threejs。
贪心算法中的装箱问题源代码
09-07
有一些物品，需要将这些物品装到箱子中，求装箱情况，那么我们应该思考如何装箱，装箱时要遵循什么样的准则。
【智能优化算法】基于牛顿拉夫逊的优化器 (NRBO)附matlab代码
m0_60703264的博客
01-29 1292
基于牛顿拉夫森的优化器 (NRBO)，一种新的元启发式算法 ，是在本文中提出和发展的。NRBO 受到 Newton-Raphson 方法的启发，它使用两个规则探索整个搜索过程：Newton-Raphson 搜索规则 (NRSR) 和陷阱避免算子 (TAO) 以及几组矩阵以进一步探索最佳结果。NRSR 使用 Newton-Raphson 方法来提高 NRBO 的探索能力并提高收敛速度以达到改进的搜索空间位置。TAO 帮助 NRBO 避免局部最优陷阱。
最小二乘法及C语言实现
MySniper11的专栏
12-08 1万+
我们以最简单的一元线性模型来解释最小二乘法。什么是一元线性模型呢？ 监督学习中，如果预测的变量是离散的，我们称其为分类（如决策树，支持向量机等），如果预测的变量是连续的，我们称其为回归。回归分析中，如果只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。对
最小二乘法学习一
所思 所学 我写 我得
07-04 5077
本文主要讲解基本最小二乘法和带有约束条件的最小二乘法。 一  基本最小二乘法 最小二乘法是回归中最为基础的算法。它是对模型的输出和训练样本输出的平方误差（这里还乘以了1/2只是为了求导简化）为最小时的参数 进行学习。 特别地，对于线性模型有： 求导可得： 其中设计矩阵： %基本最小二乘法 clear all; close all; n = 50; N
【算法】贪心算法之背包与装箱问题
zwan0518的专栏
04-23 8710
一：背包问题可以有很多变种，比如下面几个： 我们有n种物品，物品j的重量为wj，价格为pj。我们假定所有物品的重量和价格都是非负的。背包所能承受的最大重量为W。 如果限定每种物品只能选择0个或1个，则问题称为0-1背包问题。可以用公式表示为： 最大化  受限于  如果限定物品j最多只能选择bj个，则问题称为有界背包问题。可以用公式表示为： 最大化  受限于  如果不限定
贪婪算法实现装箱
Joel
04-04 1258
//贪婪算法实现装箱操作 public class test { public static void main(String args[]) { huowu[] h = new huowu[5]; h[0] = new huowu(10); h[1] = new huowu(80); h[2] = new huowu(50); h[3] = new huowu(50); ...
三维装箱问题Java代码的简单实现过程
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chun0的专栏
07-06 3万+
**三维装箱问题Java代码的简单实现过程** 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　时间：2016年7月 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　作者：竹林春雨 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　QQ:6996899 (一) 前言　　勤勤恳恳地码农了很多年，也没少在优快云上下东西，一直没有贡献过什么，突然略感愧疚。恰好最近领导指派设计一款类似库房管理的软件，其
基于KOA-CNN-LSTM-Attention的Matlab风电功率预测算法研究
"该资源为一个研究性质的Matlab项目，名为「【SCI一区】Matlab实现开普勒优化算法KOA-CNN-LSTM-Attention的风电功率预测算法研究」，其核心在于探索和实现一种结合了开普勒优化算法(KOA)，卷积神经网络(CNN)，长短期...
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