m基于GA遗传优化的BP神经网络时间序列预测算法matlab仿真
1.算法描述 将遗传算法（GA）与BP神经网络相结合，使用GA优化BP神经网络的主要参数。然后将影响输出响应值的多个特征因素作为GA-BP神经网络模型的输入神经元, 输出响应值作为输出神经元进行预测测试。BP神经网络的网络层包括输入层，隐含层和输出层三个网络层次，其基本结构如下图所示： 基于三层网络结构的BP神经网络具有较为广泛的应用场合和训练效果。 在BP神经网络中，隐含层数量对神经...
【KDD20】多变量时间序列异常检测算法之USAD：对抗性训练AE
前言KDD20的paper链接：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3394486.3403392代码链接：https://github.com/manigalati/usad一、摘要在摘要中主要指出了本文的难题引出本文的方法。原因出自Orange公司的IT系统的自动监测。由于系统的整体的规模和复杂性，随着时间的推移，用于推断正常和异常行为的测量所需的传感器数量....
一文速学-时间序列分析算法之移动平均模型(MA)详解+Python实例代码
前言有一段时间没有继续更新时间序列分析算法了，传统的时间序列预测算法已经快接近尾声了。按照我们系列文章的讲述顺序来看，还有四个算法没有提及：平稳时间序列预测算法都是大头，比较难以讲明白。但是这个系列文章如果从头读到尾，细细品味研究的话，会发现时间序列预测算法从始至终都在做一件事，也就是如何更好的利用到历史数据，挖掘历史数据中蕴含的周期性规律或者是趋势。在看完这个系列的上述文章要理解平稳时间序列预....
猿创征文｜时间序列分析算法之二次指数平滑法和三次指数平滑法详解+Python代码实现
前言好久没来更时间序列分析算法了，今天把平滑法这一个常用且宽泛的时序算法给补完。这篇文章完结了就代表整个传统时序预测算法讲完了。文章内容是紧接着上篇文章：一文速学-时间序列分析算法之指数平滑法详解+Python代码实现_fanstuck的博客-CSDN博客_指数平滑法python下篇文章就是详解单变量时间序列预测的所有模型和算法了。此系列将会一直写到现在比较火热的LSTM短时时序预测以及更多先进....
一文速学-时间序列分析算法之指数平滑法详解+Python代码实现
前言前两篇文章已经将时间序列分析算法的移动平均法系列讲的很详细清晰了：一文速学-时间序列分析算法之加权移动平均法详解+Python代码实现一文速学-时间序列分析算法之一次移动平均法和二次移动平均法详解+实例代码相信大家看完都有一定的计算基础以及理解时序预测算法要做的事情，计算原理无非就是根据时间滑窗来预测计算出下一个时间段数据，就是采取的运算策略和运用场景不同，需要选择相应的算法去支撑。指数平滑....
一文速学-时间序列分析算法之加权移动平均法详解+Python代码实现
前言时间序列法并不属于机器学习而是统计分析法，供预测用的历史数据资料有的变化表现出比较强的规律性，由于它过去的变动趋势将会连续到未来，这样就可以直接利用过去的变动趋势预测未来。但多数的历史数据由于受偶然性因素的影响，其变化不太规则。利用这些资料时，要消除偶然性因素的影响，把时间序列作为随机变量序列，采用算术平均、加权平均和指数平均等来减少偶然因素，提高预测的准确性。在上篇文章已经具体介绍了一次移....
一文速学-时间序列分析算法之一次移动平均法和二次移动平均法详解+实例代码
前言最近打算研究通彻将机器学习所有有关时间序列分析算法预测模型都讲明白清楚，在一些业务数据分析或者是数学建模需要用到强时间序列的预测模型，我们不得不学习时间序列法。严格来讲时间序列法并不属于机器学习而是统计分析法，供预测用的历史数据资料有的变化表现出比较强的规律性，由于它过去的变动趋势将会连续到未来，这样就可以直接利用过去的变动趋势预测未来。但多数的历史数据由于受偶然性因素的影响，其变化不太规则....
蓝桥杯-和最大子序列（算法提高）
题目描述：对于一个给定的长度为N的整数序列A，它的“子序列”的定义是：A中非空的一段连续的元素（整数）。你要完成的任务是，在所有可能的子序列中，找到一个子序列，该子序列中所有元素的和是最大的（跟其他所有子序列相比）。程序要求你输出这个最大值。 输入： 输入文件的第一行包含一个整数N，第二行包含N个整数，表示A。其中1<=N<=100000-10000<=A[i]&a...
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