基于VMD-TCN-LSTM-SelfAttention的多变量时序预测 (多输入单输出)

目录

1、代码简介

2、代码运行结果展示

3、代码获取


1、代码简介

基于变分模态分解结合时间卷积网络结合长短期记忆神经网络结合Self注意力机制(VMD-TCN-LSTM-SelfAttention)的多变量时序预测 (多输入单输出) 多输入单输出 Matlab代码

程序已经调试好,无需更改代码替换数据集即可运行!!!数据格式为excel!

运行步骤:

1.先运行main1进行VMD分解

2.在运行main2进行多变量时序预测

代码解释:

1.程序已经调试好,无需更改代码替换数据集即可运行!!!

2.本程序数据格式为excel!

3.可以定制更换优化算法,需要私信

注:

1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2020b及其以上

2️⃣、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE、MAPE等,图很多,符合您的需要

3️⃣、代码中文注释清晰,质量极高

4️⃣、赠送测试数据集,可以直接运行源程序。替换你的数据即可用 适合新手小白

2、代码运行结果展示

3、代码获取

点击下方了解更多!

【3D应力敏感度分析拓扑优化】【基于p-范数全局应力衡量的3D敏感度分析】基于伴随方法的有限元分析和p-范数应力敏感度分析(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于伴随方法的有限元分析与p-范数全局应力衡量的3D应力敏感度分析,并结合拓扑优化技术,提供了完整的Matlab代码实现方案。该方法通过有限元建模计算结构在载荷作用下的应力分布,采用p-范数对全局应力进行有效聚合,避免传统方法中应力约束过的问题,进而利用伴随法高效求解设计变量对应力的敏感度,为结构优化提供关键梯度信息。整个流程涵盖了从有限元分析、应力评估到敏感度计算的核心环节,适用于复杂三维结构的轻量化与高强度设计。; 适合人群:具备有限元分析基础、拓扑优化背景及Matlab编程能力的研究生、科研人员与工程技术人员,尤其适合从事结构设计、力学仿真与学科优化的相关从业者; 使用场景及目标:①用于实现高精度三维结构的应力约束拓扑优化;②帮助理解伴随法在敏感度分析中的应用原理与编程实现;③服务于科研复现、论文写作与工程项目中的结构性能提升需求; 阅读建议:建议读者结合有限元理论与优化算法知识,逐步调试Matlab代码,重点关注伴随方程的构建与p-范数的数值处理技巧,以深入掌握方法本质并实现个性化拓展。
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