数据MATLAB 的相关内容

文章 2025-03-09 来自：开发者社区

基于IEKF迭代扩展卡尔曼滤波算法的数据跟踪matlab仿真,对比EKF和UKF

1.程序功能描述基于IEKF迭代扩展卡尔曼滤波算法的数据跟踪matlab仿真,对比EKF和UKF.仿真输出误差收敛曲线和误差协方差收敛曲线。 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022A版本运行（完整程序运行后无水印） 3.核心程序 ```for i=1:Lekf-1 z ...

文章 2024-12-18 来自：开发者社区

基于Adaboost模型的数据预测和分类matlab仿真

1.程序功能描述 AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种集成学习方法，由Yoav Freund和Robert Schapire于1995年提出，主要用于提高弱分类器的性能，最终构建一个强分类器。其核心理念是通过迭代训练一系列弱分类器，并给予分类效果好的弱分类器更高的权重ÿ...

文章 2024-07-17 来自：开发者社区

基于LSTM网络的空调功耗数据预测matlab仿真

1.算法描述长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory）是一种时间循环神经网络，是为了解决一般的RNN（循环神经网络）存在的长期依赖问题而专门设计出来的，所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。在标准RNN中，这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构，例如一个tanh层。长短期记忆网络（Long-Short Term Memory,LSTM...

文章 2024-07-15 来自：开发者社区

1.程序功能描述 K-means属于聚类分析中一种基本的划分方法，常采用误差平方和准则函数作为聚类准则。主要优点是算法简单、快速而且能有效地处理大数据集。研究和分析了聚类算法中的经典K-均值聚类算法，总结出其优点和不足。重点分析了K-均值聚类算法对初始值的依赖性，并用实验验证了随机选取初始值对聚类结果的影响性。根据传统的K-means算法存在的缺陷，提出了改进后的K-means算法，主要解决了孤....

文章 2024-06-19 来自：开发者社区

m基于PSO-LSTM粒子群优化长短记忆网络的电力负荷数据预测算法matlab仿真

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：优化前：优化后： 2.算法涉及理论知识概要基于粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）和长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）的电力负荷预测算法，是一种将全局优化策略与深度学习模型相结合的先进预测方法。该方法旨在通过优化LSTM网络的超参数，提高模型在...

文章 2024-06-13 来自：开发者社区

基于蛙跳优化的神经网络数据预测matlab仿真

1.程序功能描述通过蛙跳优化算法，优化神经网络的权值参数，然后使用优化后的神经网络模型对数据进行预测，输出预测曲线。 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```% 数据归一化预处理Vmin1 = min(X);Vmax1 = max(X);Vmin2 = min(Y);Vmax2 = max(Y);XN = X;YN = Y;% 对输入数据X进行...

文章 2024-06-13 来自：开发者社区

m基于PSO-GRU粒子群优化长门控循环单元网络的电力负荷数据预测算法matlab仿真

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：优化前：优化后：对比如下： 2.算法涉及理论知识概要基于粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）和长门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）网络的电力负荷预测算法，是一种融合了优化技术和深度学习的先进预测模型。这种混合方法旨在通过PSO算法优化GRU网络...

文章 2024-05-25 来自：开发者社区

m基于GA-GRU遗传优化门控循环单元网络的电力负荷数据预测算法matlab仿真

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：优化前：优化后：对比： 2.算法涉及理论知识概要基于遗传算法（Genetic Algorithm, GA）优化的长门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）网络，是一种结合了进化计算与深度学习的混合预测模型，特别适用于电力负荷这类具有明显时间序列特性和复杂非线性特征的数据预测。 G...

文章 2024-05-08 来自：开发者社区

时域与频域数据互相转换，傅里叶变换与逆傅里叶变换，matlab程序，时域转频域

软件复制到浏览器下载：https://wwb.lanzouw.com/b02cila0j 密码:cv10 首先根据转换要求，下拉选择好输入格式、输出格式。 ...

文章 2024-04-28 来自：开发者社区

数据分享|MATLAB、R基于Copula方法和k-means聚类的股票选择研究上证A股数据

因此，Copula方法开始逐渐代替多元GARCH模型的相关性分析，成为考察金融变量间关系的流行方法，被广泛地用于市场一体化、风险管理以及期货套期保值的研究中。国内外学者对于尾部相关性和Copula方法已经有了深入的研究，提出多种Copula模型来不断优化尾部相关系数对于不同情况下股票之间相关性的刻画，对于股票的聚类方法也进行了改进和拓展，然而能够结合这些方法对于资产选择进行研究的较少。...