MATLAB中的矩阵与向量运算
MATLAB中的矩阵与向量运算 矩阵和向量是MATLAB的核心数据结构，MATLAB的名称即来源于“Matrix Laboratory”。掌握矩阵与向量的运算是高效使用MATLAB的基础。本文将介绍在MATLAB中如何进行矩阵与向量运算，并通过一些代码实例来说明如何应用这些运算。 矩阵与向量的基本操作 MATLAB中的矩阵是二维数组，而向量是特殊的矩阵&...
Matlab用向量误差修正VECM模型蒙特卡洛Monte Carlo预测债券利率时间序列和MMSE 预测
原文链接：http://tecdat.cn/?p=27246 此示例说明如何从 VEC( q ) 模型生成 Monte Carlo 预测。该示例将生成的预测与最小均方误差 (MMSE) 预测和来自VEC( q ) 模型的 VAR( _q_ +1) 模型的预测进行比较。 假设具有 H1 Johansen 形式的 VEC(2) 模型恰当地描述了由 19...
Matlab创建向量自回归（VAR）模型分析消费者价格指数 (CPI) 和失业率时间序列
描述 var对象指定了p阶平稳的多变量向量自回归模型（VAR(p)）模型的函数形式并存储了参数值。 varm 对象的关键组成部分 包括时间序列的数量和多元自回归多项式 ( p )的阶数，因为它们完全指定了模型结构。其他模型组件包括将相同的外生预测变量与每个序列相关联的回归成分，以及常数和时间趋势项。 例子 创建和修改默认模型 创建一个由一个序列组成的零阶 ...
INFO-XGBOOST回归预测 | Matlab 向量加权优化xgboost(INFO-XGBOOST) 回归预测
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &...
INFO-LSSVM分类预测 | Matlab 向量加权优化最小二乘支持向量机分类预测
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &...
Matlab 向量加权优化算法优化极限学习机(INFO-ELM)分类预测
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击 智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &am...
Matlab 向量加权算法优化门控循环单元(INFO-GRU)的数据回归预测
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &...
Matlab 向量加权优化双向长短期记忆网络(INFO-BILSTM)的回归预测
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &...
时间序列预测 | Matlab 向量加权优化长短期记忆网络(INFO-LSTM)的时间序列预测（时序）
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &...
多元回归预测 | Matlab 向量加权优化算法优化深度极限学习机(INFO-DELM)回归预测
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &...
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
MATLAB向量相关内容
MATLAB您可能感兴趣
DataWorks
DataWorks基于MaxCompute/Hologres/EMR/CDP等大数据引擎，为数据仓库/数据湖/湖仓一体等解决方案提供统一的全链路大数据开发治理平台。作为阿里巴巴数据中台的建设者，DataWorks从2009年起不断沉淀阿里巴巴大数据建设方法论，同时与数万名政务/金融/零售/互联网/能源/制造等客户携手，助力产业数字化升级。
+关注