机器学习之心【Matlab单类全家桶】

文摘   2024-11-02 21:57   广东  

机器学习是一项复杂的工程,在风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断等领域已得到广泛研究。

为了满足不同任务和应用的需求,有效地利用机器学习在数据科学等领域的应用能力,博主推出【Matlab单类全家桶】,不定期更新时间序列预测程序、多元回归预测程序、多元分类预测、时序信号分解程序、智能算法程序、组合模型预测程序等。



【单类全家桶已经更新到的内容目录如下。


时间序列预测模型


时序预测全家桶价格特价¥29.9,后期根据全家桶内容深度和广度,价格有所上涨,需要的同学联系QQ1153460737咨询。

1.BP神经网络时间序列预测(单变量)
2.RBF神经网络时间序列预测(单变量)
3.RF随机森林时间序列预测(单变量)
4.CNN卷积神经网络时间序列预测(单变量)
5.LSTM长短期记忆神经网络时间序列预测(单变量)
6.BiLSTM双向长短期记忆神经网络时间序列预测(单变量)
7.GRU门控循环单元时间序列预测(单变量)
8.CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络时间序列预测(单变量)
9.CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络时间序列预测(单变量)
10.CNN-GRU卷积门控循环单元时间序列预测(单变量)
11.GA-BP遗传算法优化BP神经网络时间序列预测(单变量)
12.PSO-BP粒子群算法优化BP神经网络时间序列预测(单变量)
13.ELM极限学习机时间序列预测(单变量)
14.SVM支持向量机时间序列预测(单变量)
15.PSO-SVM粒子群优化支持向量机时间序列预测(单变量)

多元回归预测模型


回归预测全家桶价格特价¥29.9,后期根据全家桶内容深度和广度,价格有所上涨,需要的同学联系QQ1153460737咨询。


1.BP神经网络多元回归预测(多输入单输出)

2.RBF神经网络多元回归预测(多输入单输出)

3.RF随机森林多元回归预测(多输入单输出)

4.CNN卷积神经网络多元回归预测(多输入单输出)

5.LSTM长短期记忆神经网络多元回归预测(多输入单输出)

6.BiLSTM双向长短期记忆神经网络多元回归预测(多输入单输出)

7.GRU门控循环单元多元回归预测(多输入单输出)

8.CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络多元回归预测(多输入单输出)

9.CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络多元回归预测(多输入单输出)

10.CNN-GRU卷积门控循环单元多元回归预测(多输入单输出)

11.GA-BP遗传算法优化BP神经网络多元回归预测(多输入单输出)

12.PSO-BP粒子群算法优化BP神经网络多元回归预测(多输入单输出)

13.ELM极限学习机多元回归预测(多输入单输出)

14.SVM支持向量机多元回归预测(多输入单输出

15.PSO-SVM粒子群优化支持向量机多元回归预测(多输入单输出


多元分类预测模型

分类预测/故障诊断全家桶特价¥29.9,后期根据全家桶内容深度和广度,价格有所上涨,需要的同学联系QQ1153460737咨询。

1.BP神经网络多元分类预测/故障诊断(多输入多分类)
2.RBF神经网络多元分类预测/故障诊断(多输入多分类)
3.RF随机森林多元分类预测/故障诊断(多输入多分类)
4.CNN卷积神经网络多元分类预测/故障诊断(多输入多分类)
5.LSTM长短期记忆神经网络多元分类预测/故障诊断(多输入多分类)
6.BiLSTM双向长短期记忆神经网络多元分类预测/故障诊断(多输入多分类)
7.GRU门控循环单元多元分类预测/故障诊断(多输入多分类)
8.CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络多元分类预测/故障诊断(多输入多分类)
9.CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络多元分类预测/故障诊断(多输入多分类)
10.CNN-GRU卷积门控循环单元多元分类预测/故障诊断(多输入多分类)
11.GA-BP遗传算法优化BP神经网络多元分类预测(多输入多分类)
12.PSO-BP粒子群算法优化BP神经网络多元分类预测(多输入多分类)
13.ELM极限学习机多元分类预测(多输入多分类
14.SVM支持向量机多元分类预测(多输入多分类
15.PSO-SVM粒子群优化支持向量机多元分类预测(多输入多分类

时序信号分解模型


时序信号分解全家桶价格特价¥29.9,后期根据全家桶内容深度和广度,价格有所上涨,需要的同学联系QQ1153460737咨询。

1.VMD变分模态分解时序信号分解模型
2.MVMD多元变分模式分解时序信号分解模型
3.EMD经验模态分解时序信号分解模型
4.EEMD集合经验模态分解时序信号分解模型
5.CEEMD互补集合经验模态分解时序信号分解模型
6.CEEMDAN完全自适应噪声集合经验模态分解时序信号分解模型
7.FEEMD快速EEMD分解时序信号分解模型
8.ICEEMDAN改进的自适应噪声完备EEMD时序信号分解模型
9.LMD局域均值分解时序信号分解模型
10.RLMD鲁棒性局部均值分解时序信号分解模型

持续更新中.....


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