【CNN回归预测】向量加权平均算法优化卷积神经网络INFO-CNN风电数据预测（多输入单输出）【含Matlab源码 5301期】

INFO-CNN风电预测
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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 2024-07-28 15:52:10 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、向量加权平均算法优化卷积神经网络INFO-CNN风电数据预测（多输入单输出）

向量加权平均算法（Vector Weighted Average, VWA）在优化卷积神经网络（Co

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多重分形去趋势波动分析
code_welike的博客
06-24 1241
最终，我们再次使用FBMD_hurst函数，计算去趋势处理后的时间序列的Hurst指数。具体思路是：先计算原始时间序列的Hurst指数，然后根据不同的Hurst指数，将原始时间序列划分为不同的子序列。通过对时间序列进行去趋势处理，并计算各自的Hurst指数，我们可以获得更加准确的市场分析结果。但是，趋势波动往往会受到市场的干扰和噪声影响，因此需要进行去趋势处理，以便更好地理解市场的本质。通过对去趋势处理后的子序列的Hurst指数的比较，我们可以得到更加准确的市场分析结果。多重分形去趋势波动分析。
【路径规划】基于遗传和禁忌搜索算法求解带时间公交车车辆路径规划问题matlab源码
qq_59747472的博客
10-20 811
1 简介 在给定有限的候选公交站点、有限的连接，已知各OD对乘客的出行需求的情况下，进行定制公交的路线设计，寻找最优的运行路线，确定每辆车运送的乘客数量。车辆从场站出发，最终返回场站。每个站点有规定的时间间隔，车辆超出该时间间隔外到达站点将有乘客放弃使用该服务。 假设:(1)已知各OD对的出行需求;(2)预先设定每个站点的规定时间间隔和停站时间;(3)已知站点间的运行时间和距离;(4)车辆的容量和平均车速是给定的常数;(5) 定制公交运行线路是双向的物理网络。 ...
【BP分类】基于matlab三角测量拓扑聚合优化器TTAO-BP故障识别数据分类【含Matlab源码 2146期】
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09-29 950
三角测量拓扑聚合优化器TTAO-BP故障识别数据分类 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【语音去噪】基于matlab软阈值+硬阈值+折中阈值语音去噪【含Matlab源码 530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；
03-16 3640
软阈值+硬阈值+折中阈值语音去噪 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【CNN回归预测】向量加权平均算法优化卷积神经网络INFO-CNN风电数据预测（多输入单输出）【含Matlab源码 5301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； ...
向量加权平均算法优化卷积神经网络INFO-CNN风电数据预测（多输入单输出）【含Matlab源码 5301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】向量加权平均算法优化卷积神经网络结合长短记忆网络INFO-CNN-LSTM风电功率回归预测（多输入单输出）【含Matlab源码 3737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； ...
【风电功率预测】向量加权平均算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络INFO-CNN-LSTM-Attention风电功率时间序列预测【含Matlab源码 5244期】.zip
02-15
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； ...
【心电信号】基于matlab的心电信号处理（R波检测）
Matlab_dashi的博客
12-14 1587
心电图 (ECG) 作为一种无创、经济且有效的诊断工具，广泛应用于心血管疾病的诊断和监测。ECG 信号蕴含着丰富的生理信息，而R波作为ECG 信号中最显著的特征，其检测精度直接影响到心率变异性分析、心律失常诊断等后续分析的准确性。本文将深入探讨基于Matlab平台的心电信号处理，重点关注R波的有效检测方法，并分析其优缺点。一、心电信号的特点及预处理心电信号是一个非平稳的、非线性的复杂信号，其特点包括：低幅度、高噪声、易受基线漂移和肌电干扰的影响。
多重分形去趋势波动分析：多重分形-matlab开发
05-30
在随机过程、混沌理论和时间序列分析中，去趋势波动分析 (DFA) 是一种通过计算 alpha（或 Hurst 指数 H）来确定信号的统计自亲和性的方法。它对于分析出现的时间序列很有用是长期依赖的过程。 然而，传统的 DFA 只缩放二阶统计矩并假设过程是正态分布的。 当前 zip 文件夹中的 MFDFA1 和 MFDFA2 计算所有 q 阶统计矩的 H(q) 以及局部 Hurst 指数 H(t)。 此外，H(q) 和 H(t) 还用于通过 H(q) 的勒让德变换或直接从 H(t) 的直方图计算多重分形谱 D(h)。 如果这些代码用于科学出版物，请引用 zip 文件夹中包含的 Ihlen (2012)。 小波和EMD趋势化的MFDFA代码的修改在菱www.ntnu.edu/inm/geri/software
【心电信号】基于matlab实现心电信号分析
matlab_dingdang的博客
06-04 909
​心脏病是威胁人类生命的主要疾病之一,伴随着中国逐渐进入老龄化社会,对心脏病的检测与防治,已成为人民身心健康检查的重要环节.而心电图的自动诊断系统成为减少医师工作量,帮助病人进行自我初步诊断的有力工具,并随着"十二五规划"中农村社区医疗改革的提出,心电图的自动诊断系统正成为越来越受关注的研究领域.本设计课题主要利用信号处理的相关知识，研究数字心电信号的初步分析方法及滤波器的设计与应用。
【车辆控制】基于深度强化学习DDPG 算法用于控制多车辆系统的加速度附MATLAB代码和Simulink仿真
最新发布
qq_59747472的博客
09-27 787
一、多车辆系统加速度控制的核心需求与传统方法局限在智能交通系统（如自动驾驶车队、智能公交调度、港口无人集卡编队）中，多车辆系统的加速度控制是保障行车安全、提升通行效率的关键环节。其核心目标是通过协同调整各车辆的加速度，实现 “安全距离保持、速度同步、冲突规避” 的统一，同时适应动态变化的交通环境（如前车加减速、突发障碍物、道路曲率变化）。然而，传统加速度控制方法在复杂多车辆交互场景下存在明显局限，难以满足智能化、协同化需求。1.1 多车辆系统加速度控制的核心需求。
多重分型去趋势波动分析
qq_23197447的博客
03-30 2683
  E:\MatLabCode\_Introduction_to_MFDFA4
多重分形去趋势波动分析（附Matlab代码）
qq_37934722的博客
09-13 778
接下来，通过循环计算价格序列在不同时间尺度上的分形维数，并绘制分形维数随时间尺度的变化图。最后，通过分解价格序列为趋势成分和波动成分，绘制原始价格序列、趋势成分和波动成分的图像。通过上述代码，我们可以进行多重分形去趋势波动分析，从而更好地理解金融时间序列的特性。这种分析方法可以帮助我们发现价格序列中的趋势和波动成分，为金融市场的分析和预测提供有价值的信息。多重分形理论认为，价格序列在不同时间尺度上都具有分形特性，即具有相似的结构。通过计算价格序列的分形维数，我们可以揭示价格序列的分形特征。
MIT科学家Dimitri P. Bertsekas最新2019出版《强化学习与最优控制》(附书稿PDF&讲义)...
人工智能学家
12-17 6205
来源：专知摘要：MIT科学家Dimitri P. Bertsekas今日发布了一份2019即将出版的《强化学习与最优控制》书稿及讲义，该专著目的在于探索这人工智能与最优控...
基于MATLAB的MVDR算法用于多人体生命体征检测
CyberJolt的博客
08-08 414
本文介绍了基于MATLAB的MVDR算法在多人体生命体征检测中的应用。代码示例展示了如何使用MATLAB实现MVDR算法，并将其应用于多个人体生命体征的检测。其中，基于多通道干扰消除（MVDR）算法的应用在多人体生命体征检测中起到了重要的作用。本文将介绍如何使用MATLAB实现MVDR算法，并将其应用于多个人体生命体征的检测。根据具体的应用需求，可以对MVDR算法进行进一步的优化和调整，以提高检测的准确性和实时性。此外，还可以结合其他信号处理技术和机器学习算法，实现更加精确和智能的多人体生命体征检测系统。
无人机MPC模型预测控制
duhongtaoV1的博客
08-02 2578
本章遵循的一般控制结构是一种级联控制方法，其中一个可靠的适用于系统的低级控制器作为内环，基于模型的轨迹跟踪控制器作为外环运行。
【TCN分类】基于双向时间卷积神经网络BiTCN实现故障诊断附matlab代码
qq_59747472的博客
04-29 1067
故障诊断是工业领域的重要任务，旨在及时发现设备故障，避免生产事故和经济损失。近年来，深度学习在故障诊断领域取得了显著成果，特别是时间序列数据的处理能力得到提升。本文提出了一种基于双向时间卷积神经网络（BiTCN）的故障诊断方法，该方法能够同时提取故障信号的前向和后向特征，提高故障诊断的准确率和鲁棒性。
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