基于支持向量机、随机森林、LSTM等多种算法进行时间序列的回归预测(高分项目).zip本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的,评审分达到95分以上。资源项目的难度比较适中,内容都是经过助教老师审定过的能够满足...
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基于支持向量机、弹性网络、随机森林、LSTM、SARIMA等多种算法进行时间序列的回归预测案例(python源码)(还采取多种组合方法对以上算法输出的结果进行组合预测).zip基于支持向量机、弹性网络、随机森林、LSTM、...
使用支持向量机、弹性网络、随机森林、LSTM、SARIMA等多种算法进行时间序列的回归预测,除此以外还采取了多种组合方法对以上算法输出的结果进行组合预测 - - 不懂运行,下载完可以私聊问,可远程教学 该资源内项目...
【资源说明】 1、该资源内项目代码都是经过测试...基于支持向量机、弹性网络、随机森林、LSTM、SARIMA等多种算法进行时间序列的回归预测案例(python源码)(还采取多种组合方法对以上算法输出的结果进行组合预测).zip
本文提出了一种基于粒子群算法、灰狼算法和改进的灰狼算法优化支持向量机、极限学习机、随机森林算法的航空发动机气路智能诊断系统。该系统利用粒子群算法、灰狼算法和改进的灰狼算法优化支持向量机、极限学习机、...
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2.领域:智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,更多内容可点击博主头像 3.内容:标题所示,对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群:本科,硕士...
本文提出了一种基于粒子群算法、灰狼算法和改进的灰狼算法优化支持向量机、极限学习机、随机森林算法的航空发动机气路智能诊断系统。该系统利用粒子群算法、灰狼算法和改进的灰狼算法优化支持向量机、极限学习机、...
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使用多种算法(线性回归,随机森林,支持向量机,BP神经网络,GRU,LSTM)进行电力系统负荷预测/电力预测。通过一个简单的例子。各种算法(线性回归,随机森林,支持向量机,BP神经网络,GRU,LSTM)用于电力系统...
2.领域:智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,更多内容可点击博主头像 3.内容:标题所示,对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群:本科,硕士...
(3) 将英文文本短句转化为tf-idf矩阵后,用逻辑回归(最大熵模型)、随机森林和提升树等算法进行多分类预测。 (4) 通过GloVe词向量将英文文本短句转化为分布式表示后,用双向LSTM网络进行多分类预测(嵌入层+BiLSTM层+...
5. 支持向量机:支持向量机是一种基于最大间隔分类的分类与回归方法,它通过寻找一个最优的超平面来将样本分割成不同的类别。在股价预测中,可以利用历史股价数据和其他因素作为训练样本,通过建立支持向量机模型来...
基于随机森林算法的数据回归预测.zip 基于遗传算法优化BP神经网络的时间序列预测.zip 基于遗传算法优化BP神经网络的数据分类预测.zip 基于遗传算法优化BP神经网络的数据回归预测.zip 基于长短期记忆网络的数据分类...
两款svm算法介绍的课件,对于正在学习svm算法的同学很重要
(3) 将英文文本短句转化为tf-idf矩阵后,用逻辑回归(最大熵模型)、随机森林和提升树等算法进行多分类预测。 (4) 通过GloVe词向量将英文文本短句转化为分布式表示后,用双向LSTM网络进行多分类预测(嵌入层+BiLSTM层+...
为了提高用电需求预测的精度,本文提出了一种基于豪猪算法优化最小二乘支持向量机(CPOS-LSSVM)的用电需求预测模型。CPOS-LSSVM 模型将最小二乘支持向量机(LSSVM)与豪猪算法相结合。LSSVM 是一种监督学习算法,...
支持向量机回归(SVR)是一种强大的机器学习算法,已被广泛应用于锂电池寿命预测。然而,传统的SVR存在参数选择困难、模型精度有限等问题。为了提高SVR模型的预测精度,本文提出了一种基于蚁狮算法(ALO)优化支持...
SVM和随机森林的特点归纳
粒子群算法、灰狼算法和改进的灰狼算法优化支持向量机、极限学习机、随机森林算法的航空发动机气路智能诊断 完整的代码,方可运行;可提供运行操作视频!适合小白!
本文提出了一种基于生物地理学算法优化卷积神经网络结合支持向量机(BBO-CNN-SVM)的瓦斯数据回归预测方法。该方法首先利用生物地理学算法优化卷积神经网络的参数,然后将优化后的卷积神经网络与支持向量机相结合,...
粒子群算法、灰狼算法和改进的灰狼算法优化支持向量机、极限学习机、随机森林算法的航空发动机气路智能诊断 完整的代码,方可运行;可提供运行操作视频!适合小白!
SVM(Support Vector Machine)即支持向量机,是一种常见的机器学习算法,被广泛应用于分类和回归问题中。它的主要思想是将训练数据映射到高维空间中,然后在该空间中找到一个最优的超平面来分隔不同类别的样本。SVM...
简介心血管疾病的早期预后可以帮助决定改变高危患者的生活方式,从而减少并发症。本研究旨在查明心脏病最相关/风险因素,并使用机器学习预测总体风险。相关视频数据准备来源该数据集(查看文末了解数据获取...