基于CNN卷积神经网络的金融数据预测matlab仿真,对比BP,RBF,LSTM
1.程序功能描述 基于CNN卷积神经网络的金融数据预测matlab仿真,对比BP神经网络,RBF神经网络,LSTM网络.对比预测结果和预测误差。 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022A版本运行 3.核心程序```for i = 1:floor(length(data1)/5); p1w(5i-4:5i,1) = [p1(...
基于贝叶斯优化卷积神经网络(Bayes-CNN)的多因子数据分类识别算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 贝叶斯优化过程 贝叶斯优化后的CNN训练和识别结果 标准的CNN的识别结果 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） ```% 使用贝叶斯优化算法确定最优的批次大小和学习率[MBsize, Lr] = func_BOA(...
基于GWO灰狼优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） for i=1:Num for j=1:dim r1 = rand; r2 ...
基于WOA鲸鱼优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） ```for t=1:Iters for j=1:D if rand_flag<0.5 if a...
基于GA遗传优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本MATLAB2022A 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） plot(Error2,'linewidth',2); grid on xlabel('迭代次数'); ylabel('遗传算法优化过程'); legend('...
基于PSO粒子群优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） ```LR = g1(1); numHiddenUnits1 = floor(g1(2))+1;%numHiddenUnits2 = floor(g1(3))+1;% layers = func_model2(Dim,numHiddenUni.....
基于CNN卷积神经网络的MPSK调制识别matlab仿真
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） layers = [ imageInputLayer([656 875 3]);%注意，656,875为能量图的大小，不能改 .....................................................
基于CNN卷积神经网络的步态识别matlab仿真,数据库采用CASIA库
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 1.训练过程 2.样本库 3.提取的步态能量图 4.步态识别结果和样本真实标签 2.算法运行软件版本MATLAB2022a 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释，训练CASIA库） ```digitDatasetPath = ['步态能量图\0\'];imds = imageDatastore(digitDat...
基于CNN卷积神经网络的MQAM调制识别matlab仿真
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序（完整版代码包含中文注释，训练库） ```digitDatasetPath = ['Image_train\'];imds = imageDatastore(digitDatasetPath,'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'f...
m基于CNN卷积网络和GEI步态能量图的步态识别算法MATLAB仿真,测试样本采用现实拍摄的场景进行测试,带GUI界面
1.算法描述 目前关于步态识别算法研究主要有两种：基于模型的方法和非基于模型的方法。基于模型的步态识别方法优点在于能够很好的体现步态图像序列当前的变化，也能够预测过去和未来的状态。基于非模型的方法是通过对步态相关特征进行预测来建立相邻帧间的关系，其中特征包括位置、速度、形状等，其中基于形状特征的方法较为常见。Lee等先将人体的侧影图像序列进行二值化处理，根据人体的质心比例关系将人体划分为7...
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