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RSS订阅原创 【原创新算法】INFO-CFBP基于向量加权优化算法的级联前向传播神经网络多输入单输出回归预测
FC-BP（Cascade Forward Backpropagation）神经网络是一种改进型前馈神经网络，其核心特征在于。
2025-03-07 16:55:06
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原创 【新算法】基于Transformer-LSTM-Adaboost的多输入单输出回归预测模型【MATLAB】
Transformer-LSTM-Adaboost 通过全局-局部特征联合提取与误差导向动态集成的双重机制，突破了单一模型的特征表达局限性。利用Transformer捕捉长周期规律，LSTM细化短期模式，形成互补特征空间。引入Adaboost.R2的加权策略，通过多基模型集成降低方差偏差。该模型在需同时处理趋势性、周期性和随机性的预测场景中表现突出，尤其适合对预测结果稳定性要求严苛的工业与金融应用。
2025-02-25 14:51:45
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原创 基于SSA-KELM-Adaboost（麻雀搜索优化的极限学习机自适应提升算法）的多输入单输出回归预测【MATLAB】
SSA-KELM-Adaboost 通过参数优化-基模型训练-动态集成的三阶段设计，融合了智能优化算法、核方法与非均匀加权集成技术，在回归任务中实现了精度与鲁棒性的平衡。其核心思想在于通过SSA提升基模型质量，再通过Adaboost的误差驱动机制进一步优化集成效果，适用于对预测精度要求较高的复杂工业场景。
2025-02-25 14:25:28
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原创 基于级联前向反向传播神经网络(FCBP)的数据回归预测【MATLAB】
跨层直接连接：隐藏层神经元可接收前序多个层的输出。动态路径叠加：第lll层神经元的输入由前一层l−1（l−1）l−1和跨层（如l−2l−2l−2l−3l−3l−3等）的输出共同组成。
2025-02-24 15:22:36
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原创 基于PSO-LSTM长短期记忆神经网络的多分类预测【MATLAB】
在时间序列分类、信号识别、故障诊断等领域，多分类预测任务对模型的时序特征捕捉能力提出了极高要求。传统LSTM网络虽能有效建模长程依赖关系，但其性能高度依赖超参数的选择，例如隐含层神经元数量、学习率、迭代次数等。人工调参不仅耗时费力，还容易陷入局部最优。粒子群优化算法（PSO）作为一种高效的群体智能优化方法，通过模拟鸟群觅食行为，能够在高维空间中快速定位全局最优解。将PSO与LSTM结合，构建PSO-LSTM混合模型，可实现网络参数的自动化寻优，显著提升模型的分类精度与泛化能力。
2025-02-24 14:18:39
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原创 基于CNN-BiLSTM-selfAttention混合神经网络的多分类预测【MATLAB】
在深度学习中，不同神经网络架构的组合往往可以实现更强大的表现。将卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）和自注意力机制（Self-Attention）结合在一起，可以充分发挥三者的优势。这种混合网络在自然语言处理、时间序列分析等领域的多分类预测中表现卓越。本文将详细介绍该混合网络的原理、结构以及其实现。
2024-12-21 14:00:07
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原创 基于LSTM长短期记忆神经网络的多分类预测【MATLAB】
在深度学习中，长短期记忆网络（LSTM, Long Short-Term Memory）是一种强大的循环神经网络（RNN）变体，专门为解决序列数据中的长距离依赖问题而设计。LSTM因其强大的记忆能力，广泛应用于自然语言处理、时间序列分析和语音识别等任务中。本文将详细介绍LSTM的原理、结构以及其在多分类预测中的实现。
2024-12-21 13:38:28
667
原创 基于GRU门控循环神经网络的多分类预测【MATLAB】
随着深度学习的不断发展，循环神经网络（RNN）在处理时间序列和自然语言处理等领域表现出了强大的能力。然而，传统RNN存在梯度消失和梯度爆炸问题，导致其在长序列任务中的表现受限。为了应对这些问题，门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）应运而生。GRU是一种高效的循环神经网络变体，能够在保持信息的同时减少计算复杂度。本文将详细解析GRU的原理、结构以及其在多分类预测中的应用。
2024-12-20 16:37:05
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原创 CNN卷积神经网络的多分类预测的MATLAB实现【含完整源代码】
近年来，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）凭借其卓越的图像处理能力，在计算机视觉领域取得了巨大的成功。从人脸识别到自动驾驶中的场景理解，CNN已经成为深度学习领域的主力军。那么，CNN到底是如何工作的？它的核心结构和原理又是什么？本文将详细解析CNN的核心原理、结构以及其在分类预测任务中的应用。
2024-12-20 16:14:38
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原创 基于COMSOL的18650锂电池多物理场仿真模型【可设置充放电工况】
锂离子电池作为一种高效的储能技术，已被广泛应用于电动汽车、消费电子以及储能系统中。18650型锂电池因其高能量密度和稳定的循环性能而备受关注。然而，在实际使用过程中，锂电池内部存在电化学反应、热效应和机械应力等多物理场的耦合效应，这对电池性能、安全性和寿命提出了更高的要求。通过COMSOL Multiphysics这一高性能仿真工具，可以实现对18650锂电池内部物理过程的高精度模拟，从而指导优化设计和性能预测。
2024-11-30 10:29:33
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原创 蓝桥杯嵌入式入门指南-PWM(TIM2&TIM15)【5】
此处为 80 000 000/80/1000 =1000Hz，40%占空比。频率=80 000 000/PSC+1/Counter+1。改变为4Khz,40%占空比。
2024-11-29 17:09:25
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原创 蓝桥杯嵌入式入门指南-LCD显示【4】
由于是使用液晶驱动参考程序的项目并复制MDK5_LCD_HAL文件夹并重命名为自己项目名称。只需要在User文件夹中添加好lcd.c和lcd.h。main.c中和all.h添加头文件。在all.c中调用函数即可使用LCD。
2024-11-28 10:19:17
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原创 蓝桥杯嵌入式入门指南-按键KEY(TIM6)【3】
PB0 PB1 PB2 PA0设置为GPIO_input，模式为上拉。记得在all.h中添加key.h,tim.h头文件。输入频率/(PSC*Counter)=中断频率。在bsp文件夹中新建key.c和key.h。将key.c添加到User文件夹。记得在setup里初始化tim6。
2024-11-28 10:15:49
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原创 蓝桥杯嵌入式入门指南-Cubmx和Keil软件配置【1】
新建bsp文件夹，把i2c_hal.c和i2c_hal.h放入其中,找到lcd.c、lcd.h和fonts.h并放入bsp文件夹中。在USER CODE BEGIN Includes放入#include “all.h”复制MDK5_LCD_HAL文件夹并重命名为自己项目名称，例：test。进行时钟树配置，选择HSE——>PLLCLK——>HCLK设置为80。打开嵌入式资源数据包——>竞赛平台——>6-液晶驱动参考程序。新建all.c和all.h并写入。点击生成代码，打开项目。打开test.ioc。
2024-11-26 10:15:02
730
原创 Transformer-Adaboost多输入单输出回归预测神经网络【MATLAB】
Transformer-Adaboost多输入单输出回归预测模型结合了Transformer架构和AdaBoost算法，用于处理时间序列数据或具有多个输入特征的回归任务。
2024-09-16 13:15:26
788
原创 基于LSTM-Adaboost的多输入单输出回归预测神经网络【MATLAB】
LSTM-Adaboost多输入单输出回归预测是一个结合了长短期记忆网络（LSTM）和AdaBoost算法的回归模型，旨在处理时间序列数据或具有时间依赖性的多输入数据。
2024-09-16 12:51:57
1492
原创 Transformer-BiLSTM神经网络多输入单输出回归预测的MATLAB实现
Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，最初由Vaswani等人在2017年提出。Transformer通过引入自注意力机制，能够在序列的不同位置之间捕获全局依赖关系，从而显著提升了模型的表达能力。Transformer的核心组件包括：多头自注意力机制：允许模型关注输入序列中的不同位置，同时计算每个位置的加权平均值。位置编码（Positional Encoding）：因为Transformer不具备内在的序列顺序信息，需要通过位置编码向模型提供相对或绝对位置的信息。
2024-08-27 13:13:24
1935
原创 Transformer-LSTM神经网络多输入单输出回归预测的MATLAB实现
多输入单输出回归问题在各行各业中都有广泛应用。例如，在电力需求预测中，输入变量可能包括气温、时间、人口密度等，而输出则是某一时间点的电力需求量；在金融市场中，输入变量可能是多种经济指标，而输出则是股票价格或指数的预测值。为了解决这类问题，通常需要使用能够处理多维数据并捕捉复杂时序依赖关系的模型。Transformer 和 LSTM 都是处理时序数据的强大工具。Transformer 模型最早用于自然语言处理任务，但其自注意力机制（Self-Attention）在处理多维数据时表现出色。
2024-08-27 11:42:34
1833
原创 CNN-LSTM神经网络多输入单输出回归预测【MATLAB】
数据预处理：将不同来源的数据转换为适合模型的格式。特征提取：通过CNN提取空间特征。时序建模：通过LSTM建模时序特征。回归预测：通过全连接层生成预测值。CNN-LSTM神经网络在处理复杂、多维度的数据时具有显著优势，尤其适合需要同时处理空间和时序特征的回归预测任务。
2024-08-14 10:17:37
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原创 CNN-GRU神经网络多输入单输出回归预测【MATLAB】
多输入：模型可以接受来自不同来源的多种数据输入，这些数据可以是时间序列、图像数据或其他类型的数据。回归预测：将CNN和GRU提取和学习到的特征经过合适的全连接层进行线性变换，得到最终的回归预测结果。时序建模：GRU用于捕捉数据的时序依赖关系。局部感受野：通过卷积操作，CNN能够识别输入数据中的局部特征，从而提取图像、序列或其他类型数据中的重要模式。特征提取和建模：结合了CNN的空间特征提取能力和GRU的时序建模能力，提高了模型的准确性和鲁棒性。特征融合：将CNN提取的空间特征和GRU提取的时序特征结合。
2024-08-14 09:54:25
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原创 基于Transformer神经网络的锂离子电池剩余使用寿命估计MATLAB实现【NASA电池数据集】
NASA电池数据集通常用于评估电池健康状态预测算法的性能，包括剩余使用寿命的预测、故障预测等。通过对NASA电池数据集的研究和分析，研究人员可以开发和验证各种电池健康状态预测算法，如RUL预测、故障诊断等，以提高锂离子电池的效率、可靠性和安全性。**模型评估：**使用验证集评估模型的性能，包括计算预测RUL的准确性、精度和其他评价指标，如R²分数、均方根误差（RMSE）等。**数据预处理：**从NASA电池数据集中提取所需的时间序列数据，如电压、电流、温度等，并进行必要的数据清洗和标准化。
2024-07-06 15:45:20
1770
原创 Transformer神经网络回归预测的MATLAB实现
Transformer网络由Vaswani等人在2017年提出，其核心是自注意力机制（Self-Attention Mechanism）。它在处理序列数据时，能够同时考虑序列中所有位置的信息，而不像循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）那样依赖于固定的输入序列顺序。Transformer神经网络在序列数据处理中展现出了强大的能力，其自注意力机制能够有效地捕捉长距离依赖关系，适用于多种回归预测任务，包括但不限于时间序列预测。在实际应用中，需要根据具体任务调整网络结构和参数设置，以达到最佳的预测性能。
2024-07-06 15:13:54
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原创 具有交叉验证的加权向量均值算法优化核极限学习机(INFO_KELM)的回归预测MATLAB(源代码)
加权向量均值算法优化的核函数极限学习机（INFO_KELM）的回归预测是一种结合了向量加权平均算法（INFO）和核极限学习机（KELM）的优化方法，用于提高回归预测的准确性和效率。
2024-06-29 12:00:47
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原创 高创新PSA-CNN-BiLSTM-Attention混合神经网络时序预测的MATLAB实现（源代码）
卷积神经网络（CNN）在时序预测中通常用于从序列数据中提取局部特征。在时序数据中，卷积层可以有效地捕获数据中的空间和时间特征，提取有意义的模式。通过引入注意力机制，模型可以更有效地处理长序列和大量变量的时序数据，提升预测的精确度和鲁棒性。这种混合模型在多变量时序预测、时间序列分类和其他需要复杂模式识别的应用中表现出色，因其能够综合利用不同层次和类型的信息，提高模型对数据特征的理解和利用效率。关注重点特征：通过Attention机制，模型可以动态地学习和调整对序列中不同部分的关注度，提升预测的准确性。
2024-06-29 11:42:00
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原创 长短期记忆神经网络（LSTM）的回归预测（免费完整源代码）【MATLAB】
LSTM（Long Short-Term Memory，长短期记忆网络）是一种特殊类型的递归神经网络（RNN），专门用于处理和预测基于时间序列的数据。与传统RNN相比，LSTM在处理长期依赖问题时具有显著优势。
2024-06-17 20:27:44
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原创 基于分组卷积神经网络(GCNN)的回归预测【MATLAB】
群卷积（Group Convolution），在深度学习和计算机视觉中，特别是在设计高效的卷积神经网络（CNN）结构时，扮演了一个非常重要的角色。群卷积最初是在AlexNet中引入的，用来处理两个GPU的并行计算，但其概念被后续的研究进一步扩展，以提高网络的计算效率和参数效率。
2024-06-17 19:45:33
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原创 支持向量机回归预测（SVR）的MATLAB实现（含源代码）
SVR使用一种ε-不敏感损失函数（ε-insensitive loss function），其定义为：该函数的目的是使偏差在ε范围内的预测不被视为错误，从而允许模型忽略一些小的偏差。
2024-05-23 19:32:12
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原创 基于粒子群算法优化的长短期记忆神经网络（PSO-LSTM）回归预测
LSTM神经网络LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的递归神经网络（RNN），特别适用于处理和预测基于时间序列的数据。与传统的RNN不同，LSTM通过引入“记忆单元”和“门控机制”（输入门、遗忘门、输出门）来解决长时间依赖问题，使其能够记住长时间步长内的信息。粒子群优化（PSO）粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，由Kennedy和Eberhart在1995年提出。
2024-05-23 17:17:07
1323
原创 【原创】向量加权平均算法优化的长短期记忆神经网络自注意力神经网络(INFO-LSTM-SelfAttention)的回归预测
INFO-LSTM-SelfAttention是一种用于回归预测的神经网络模型，结合了长短期记忆（LSTM）神经网络、自注意力机制和向量加权平均算法。输入数据：时序数据序列，如股票价格、气象数据等。数据归一化：对输入数据进行归一化处理，以加速模型训练并提高模型的稳定性。LSTM层：接受输入数据序列，并学习序列中的长期依赖关系。自注意力层：在LSTM层之后引入自注意力机制，以捕捉序列中不同部分的重要性。向量加权平均层：根据自注意力层的输出和向量加权平均算法，动态地调整每个特征的权重。
2024-04-27 13:12:15
1358
原创 基于自注意力机制的长短期记忆神经网络(LSTM-SelfAttention)的回归预测
它结合了LSTM和自注意力机制的优势，可以有效地处理时序数据中的长期依赖关系和关键部分。这个模型结合了两个不同的结构，即长短期记忆网络（LSTM）和自注意力机制，从而在时序数据预测中发挥各自的优势。LSTM-SelfAttention模型的优势在于它既能捕捉到时序数据中的长期依赖关系（通过LSTM），又能关注输入数据中的关键部分（通过自注意力机制）。LSTM在时序数据预测中表现出色，因为它可以捕捉到数据中的长期依赖关系。自注意力层：在LSTM层之后，引入自注意力机制，以关注时序数据中的不同部分。
2024-04-27 12:07:25
2207
原创 【原创】基于分位数回归的卷积长短期结合注意力机制的神经网络(CNN-QRLSTM-Attention)回归预测的MATLAB实现
CNN-QRLSTM-Attention模型通过结合卷积神经网络、长短期记忆网络和注意力机制，能够充分挖掘时间序列数据中的特征和依赖关系，并通过分位数回归实现对不同分位数下的目标值的预测，具有较好的预测性能和泛化能力。
2024-03-31 18:18:46
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原创 【原创】基于分位数回归的卷积长短期神经网络(CNN-QRLSTM)回归预测的MATLAB实现
通过结合CNN、LSTM和分位数回归技术，CNN-QRLSTM模型在时间序列预测任务中具有较好的性能表现，能够提供更为准确和可靠的预测结果，适用于金融、气象、交通等领域的需求。通过卷积层和池化层，CNN可以有效地捕获数据中的局部模式和特征，有助于提高模型对序列数据的理解能力。：在测试阶段，输入新的时间序列数据，通过已训练好的CNN-QRLSTM模型，可以得到关于未来值的点预测和置信区间的范围预测。通过结合分位数回归和深度学习模型，CNN-QRLSTM可以提供更为准确的预测结果和风险评估。
2024-03-22 21:16:03
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原创 改进沙猫群优化的BP神经网络ISCSO-BP（时序预测）的Matlab实现
改进沙猫群优化的BP神经网络（ISCSO-BP）是一种结合了改进的沙猫群优化算法（Improved Sand Cat Swarm Optimization, ISCSO）和反向传播（Back Propagation, BP）神经网络的模型，旨在提高时序预测的准确性和效率。这种模型尤其适用于处理复杂的时间序列数据，通过自动调整神经网络的阈值和权值，来提升预测性能。沙猫群优化算法是一种启发式算法，灵感来源于沙猫在寻找食物和躲避天敌时的行为模式。
2024-03-10 14:45:55
776
原创 贝叶斯优化的门控循环神经网络BO-GRU(时序预测)的Matlab实现
贝叶斯优化的门控循环神经网络（BO-GRU）是一种结合了贝叶斯优化（Bayesian Optimization, BO）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）的模型，旨在进行时序预测。通过结合GRU的长期记忆能力和贝叶斯优化的自动超参数调整机制，BO-GRU能够在保持模型性能的同时减少人工调参的工作量。通过这种方式，BO-GRU模型可以在没有大量手动试验和错误的情况下，自动找到最优的网络结构和训练参数，从而提高时间序列预测的准确性。
2024-03-10 14:11:04
853
学生管理系统.rar
2020-06-29
infinity-new-tab-pro.crx
2020-04-29
BP神经网络输出结果不理想，输出带有输入数据特征。
2023-09-11
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