【ARIMA-WOA-CNN-LSTM】合差分自回归移动平均方法-鲸鱼优化-卷积神经网络-长短期记忆神经网络研究（Python代码实现）
💥1 概述1.1 ARIMA模型差分自回归移动平均模型( ARIMA)元一PE用于各领域的预测模型 17-19],主要包含自回归模型和移动平均模型2个部分。自回归模型的阶数为p,信号差分的阶数为d ,移动平均模型的阶数为q,因此模型通常表示成ARIMA( p,d ,q) ,具体的数学表达式为:( 1）对所研究的时间序列数据进行平稳性验证,如果不满足要求,则对其进行d...
时序预测 | MATLAB实现BO-CNN-LSTM贝叶斯优化卷积神经网络-长短期记忆网络时间序列预测
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【LSTM预测】基于麻雀算法优化卷积神经网络结合长短时记忆SSA-CNN-LSTM（多输入单输出）电力负荷预测含Matlab代码
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