多输入多输出

机器学习之心5 个月前
支持向量机·多输入多输出·pso-svm·粒子群优化支持向量机
多输入多输出 | MATLAB实现PSO-SVM粒子群优化支持向量机多输入多输出多输入多输出 | MATLAB实现PSO-SVM粒子群优化支持向量机多输入多输出 一种多输入多输出的粒子群优化支持向量机数据回归预测Matlab程序PSO-MSVR非for循环实现 原理上进行修改多输出 1.data为数据集，10个输入特征，3个输出变量。 2.main.m为主程序文件。 3.命令窗口输出MBE、MAE和R2，可在下载区获取数据和程序内容。
机器学习之心1 年前
极限学习机·多输入多输出·k均值聚类·组合预测·k-means-elm
多输入多输出 | Matlab实现k-means-ELM（k均值聚类结合极限学习机）多输入多输出组合预测Matlab实现k-means-ELM（k均值聚类结合极限学习机）多输入多输出组合预测 适合负荷预测、股票预测、价格预测等。
机器学习之心1 年前
多输入多输出·最小二乘支持向量机·lssvm
多输入多输出 | MATLAB实现LSSVM最小二乘支持向量机多输入多输出MATLAB实现LSSVM最小二乘支持向量机多输入多输出 1.data为数据集，10个输入特征，3个输出变量。 2.main.m为主程序文件。 3.命令窗口输出MBE、MAE和R2，可在下载区获取数据和程序内容。
机器学习之心1 年前
cnn-bigru·卷积双向门控循环单元·多输入多输出
多输入多输出 | MATLAB实现CNN-BiGRU卷积双向门控循环单元多输入多输出MATLAB实现CNN-BiGRU卷积双向门控循环单元多输入多输出，运行环境Matlab2020及以上。采用特征融合的方法,通过卷积网络提取出浅层特征与深层特征并进行联接,对特征通过卷积进行融合,将获得的矢量信息输入BiGRU单元。 Matlab实现CNN-BiGRU卷积双向门控循环单元多输入多输出预测 1.data为数据集，10个输入特征，3个输出变量。 2.MainCNN_BiGRUNM.m为主程序文件，运行环境Matlab2020b及以上。 3.命令窗口输出MAE、MBE和R2，可在下载区获取数据和
机器学习之心1 年前
多输入多输出·ga-bp·遗传算法优化bp神经网络
多输入多输出 | MATLAB实现GA-BP遗传算法优化BP神经网络多输入多输出多输入多输出 | MATLAB实现GA-BP遗传算法优化BP神经网络多输入多输出 1.data为数据集，10个输入特征，3个输出变量。 2.main.m为主程序文件。 3.命令窗口输出MBE、MAE和R2，可在下载区获取数据和程序内容。
机器学习之心1 年前
多输入多输出·粒子群优化·pso-lssvm·最小二乘支持向量机
多输入多输出 | MATLAB实现PSO-LSSVM粒子群优化最小二乘支持向量机多输入多输出MATLAB实现PSO-LSSVM粒子群优化最小二乘支持向量机多输入多输出 1.data为数据集，10个输入特征，3个输出变量。 2.main.m为主程序文件。 3.命令窗口输出MBE、MAE和R2，可在下载区获取数据和程序内容。
机器学习之心1 年前
多输入多输出·pso-bp·粒子群优化bp神经网络
多输入多输出 | MATLAB实现PSO-BP粒子群优化BP神经网络多输入多输出Matlab实现PSO-BP粒子群优化BP神经网络多输入多输出预测 1.data为数据集，10个输入特征，3个输出变量。 2.main.m为主程序文件。 3.命令窗口输出MBE、MAE和R2，可在下载区获取数据和程序内容。
机器学习之心1 年前
gwo-bp·多输入多输出·灰狼算法优化bp神经网络
多输入多输出 | Matlab实现GWO-BP灰狼算法优化BP神经网络多输入多输出预测多输入多输出 | Matlab实现GWO-BP灰狼算法优化BP神经网络多输入多输出预测 1.data为数据集，10个输入特征，3个输出变量。 2.main.m为主程序文件。 3.命令窗口输出MBE、MAE和R2，可在下载区获取数据和程序内容。
随风飘摇的土木狗1 年前
决策树·matlab·回归预测·梯度增强·lightgbm·lgbm·多输入多输出
【MATLAB第72期】基于MATLAB的LightGbm(LGBM)梯度增强决策树多输入多输出回归预测模型(LGBM)是一种基于梯度增强决策树(GBDT)算法。 往期研究了多输入单输出回归预测方法，本次研究多输入多输出回归预测。 参考链接：