多输入多输出预测

机器学习之心1 个月前
门控循环单元·多输入多输出预测·tcn-gru·时间卷积神经网络
多输入多输出 | Matlab实现TCN-GRU时间卷积神经网络结合门控循环单元多输入多输出预测多输入多输出 | Matlab实现TCN-GRU时间卷积神经网络结合门控循环单元多输入多输出预测，运行环境为Matlab2023及以上 1.data为数据集，输入多个特征，输出多个变量。 2.main.m为程序主文件，其他为函数文件无需运行。 3.命令窗口输出MBE、MAE、R^2，可在下载区获取数据和程序内容。 注意程序和数据放在一个文件夹，运行环境为Matlab2023及以上。
机器学习之心3 个月前
神经网络·matlab·多输入多输出预测·ssa-bp·麻雀搜索算法优化bp神经网络
多输入多输出 | Matlab实现SSA-BP麻雀搜索算法优化BP神经网络多输入多输出预测Matlab实现SSA-BP麻雀搜索算法优化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。
机器学习之心4 个月前
神经网络·算法·matlab·多输入多输出预测·abc-bp·人工蜂群算法优化bp神经网络
多输入多输出 | Matlab实现ABC-BP人工蜂群算法优化BP神经网络多输入多输出预测多输入多输出 | Matlab实现ABC-BP人工蜂群算法优化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。
机器学习之心5 个月前
matlab·transformer·多输入多输出预测
多输入多输出 | Matlab实现Transformer多输入多输出预测多输入多输出 | Matlab实现Transformer多输入多输出预测（完整源码和数据） 1.data为数据集，输入多个特征，输出多个变量。 2.main.m为程序主文件，其他为函数文件无需运行。 3.命令窗口输出MBE、MAE、R^2，可在下载区获取数据和程序内容。 注意程序和数据放在一个文件夹，运行环境为Matlab2023及以上。
机器学习之心8 个月前
鲸鱼算法优化·多输入多输出预测·最小二乘支持向量机·woa-lssvm
多输入多输出 | Matlab实现WOA-LSSVM鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机多输入多输出预测Matlab实现WOA-LSSVM鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机多输入多输出预测 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,运行即可，其余为函数文件，无需运行。 3.命令窗口输出RMSE、MBE、MSPE、MAE和R2，可在下载区获取数据和程序内容。
机器学习之心8 个月前
多输入多输出预测·xgboost
多输入多输出 | Matlab实现XGboost多输入多输出预测Matlab实现XGboost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10 个月前
多输入多输出预测·rime-bp·霜冰算法优化bp神经网络
多输入多输出 | Matlab实现RIME-BP霜冰算法优化BP神经网络多输入多输出预测多输入多输出 | Matlab实现RIME-BP霜冰算法优化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。
机器学习之心1 年前
多输入多输出预测·pso-lstm·粒子群优化长短期记忆神经网络
多输入多输出 | Matlab实现PSO-LSTM粒子群优化长短期记忆神经网络多输入多输出预测Matlab实现PSO-LSTM粒子群优化长短期记忆神经网络多输入多输出预测（完整源码和数据） 1.data为数据集，输入10个特征，输出3个变量。 2.main.m为程序主文件，其他为函数文件无需运行。 3.命令窗口输出MBE、MAE、RMSE、R^2和MAPE，可在下载区获取数据和程序内容。 4.粒子群优化参数为学习率、隐藏层单元数和正则化参数。 注意程序和数据放在一个文件夹，运行环境为Matlab2018及以上。
机器学习之心1 年前
卷积神经网络·多输入多输出预测·麻雀算法优化·ssa-cnn
多输入多输出 | Matlab实现SSA-CNN麻雀算法优化卷积神经网络多输入多输出预测Matlab实现SSA-CNN麻雀算法优化卷积神经网络多输入多输出预测（完整源码和数据） 1.data为数据集，输入10个特征，输出3个变量。 2.main.m为程序主文件，其他为函数文件无需运行。 3.命令窗口输出MBE、MAE、RMSE、R^2和MAPE，可在下载区获取数据和程序内容。 4.粒子群优化参数为学习率、批处理样本大小和、正则化参数。 注意程序和数据放在一个文件夹，运行环境为Matlab2018及以上。
机器学习之心1 年前
长短期记忆神经网络·多输入多输出预测·k-means-lstm·k均值聚类·组合预测
多输入多输出 | Matlab实现k-means-LSTM（k均值聚类结合长短期记忆神经网络）多输入多输出组合预测Matlab实现k-means-LSTM（k均值聚类结合长短期记忆神经网络）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
cnn-gru-att·多输入多输出预测·se注意力机制·卷积神经网络-门控循环单元
多输入多输出 | MATLAB实现CNN-GRU-Attention卷积神经网络-门控循环单元结合SE注意力机制的多输入多输出预测多输入多输出 | MATLAB实现CNN-GRU-Attention卷积神经网络-门控循环单元结合SE注意力机制的多输入多输出预测 注释清晰 Matlab语言 1.CNN-GRU-Attention多输出回归预测，多输入多输出 ， matlab需要2020b及以上版本 评价指标包括:R2、MAE等，效果如图所示，代码质量极高～ 2.直接替换数据即可用，适合新手小白～ 3.附赠案例数据，如图所示，实际使用中3个、4个输出均可 直接运行main即可一键出图～
机器学习之心1 年前
cnn-bigru-att·多输入多输出预测·se注意力机制·卷积神经网络-双向门控循环单元
多输入多输出 | MATLAB实现CNN-BiGRU-Attention卷积神经网络-双向门控循环单元结合SE注意力机制的多输入多输出预测多输入多输出 | MATLAB实现CNN-BiGRU-Attention卷积神经网络-双向门控循环单元结合SE注意力机制的多输入多输出预测 注释清晰 Matlab语言 1.CNN-BiGRU-Attention多输出回归预测，多输入多输出 ， matlab需要2020b及以上版本 评价指标包括:R2、MAE等，效果如图所示，代码质量极高～ 2.直接替换数据即可用，适合新手小白～ 3.附赠案例数据，如图所示，实际使用中3个、4个输出均可 直接运行main即可一键出图～
机器学习之心1 年前
attention·多输入多输出预测·cnn-lstm-att
多输入多输出 | MATLAB实现CNN-LSTM-Attention卷积神经网络-长短期记忆网络结合SE注意力机制的多输入多输出预测CNN-LSTM-Attention多输入多输出回归预测 基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合SE注意力机制的多输入多输出预测 注释清晰 Matlab语言 1.CNN-LSTM-Attention多输出回归预测，多输入多输出 ，LSTM也可以替换成BiLSTM、GRU， matlab需要2020b及以上版本 评价指标包括:R2、MAE、RMSE和MAPE等，效果如图所示，代码质量极高～ 2.直接替换数据即可用，适合新手小白～ 3.附赠案例数据，如图2所示，实际使用中3个、4个输出均可 直接运行main即可
机器学习之心1 年前
双向长短期记忆神经网络·bilstm·多输入多输出预测
回归预测 | MATLAB实现BiLSTM双向长短期记忆神经网络多输入多输出预测MATLAB实现BiLSTM双向长短期记忆神经网络多输入多输出预测，数据为多输入多输出预测数据，输入10个特征，输出3个变量,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件，运行环境MATLAB2018b及以上。命令窗口输出MAE和R2，可在下载区获取数据和程序内容。