【ARIMA-SSA-LSTM】合差分自回归移动平均方法-麻雀优化-长短期记忆神经网络研究(Python代码实现)

【ARIMA-SSA-LSTM】合差分自回归移动平均方法-麻雀优化-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:( ...

基于时空RBF神经网络的混沌时间序列预测(Matlab代码实现)

基于时空RBF神经网络的混沌时间序列预测(Matlab代码实现)

💥1 概述文献来源: 由于动态性质,混沌时间序列很难预测。在传统的信号处理方法中,信号仅在时域或空间域中处理。信号的时空分析通过利用来自时间和空间域的信息,提供了比传统的一维方法更多的优势。在此,我们提出了一种RBF神经网络的时空扩展,用于预测混沌时间序列。该算法利用时空正交性的概念,....

神经网络概览及算法详解

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一种用于RBF神经网络的新型自适应内核研究(Matlab代码实现)

一种用于RBF神经网络的新型自适应内核研究(Matlab代码实现)

💥1 概述在本文中,我们提出了一种新的径向基函数神经网络自适应核。所提出的核自适应地融合了欧几里得和余弦距离测度,以利用两者的往复性质。该框架使用梯度下降法动态调整参与核的权重,从而减轻了对预定权重的需求。结果表明,所提方法在非线性系统辨识、模式分类和函数逼近3个主要估计问题上优于人工核融合。RB...

BP神经网络数据分类——语音特征信号分类(Matlab代码实现)

BP神经网络数据分类——语音特征信号分类(Matlab代码实现)

💥1 概述BP神经网络是一种常见的人工神经网络,用于数据分类和回归等任务。在语音特征信号分类中,BP神经网络可以用于将语音信号的特征进行分类,比如将语音信号分成不同的语音类别,如说话人的声音、语音命令、语音识别等。具体的步骤如下:1. 数据预处理:首先,需要对语音信号进行预处理&#x...

使用多个神经网络进行细菌分类(Matlab代码实现)

使用多个神经网络进行细菌分类(Matlab代码实现)

💥1 概述使用多个神经网络进行细菌分类是一种常见的方法,可以通过集成多个网络的预测结果来提高分类性能。下面是一个基本的步骤:1. 数据收集和准备:收集包含细菌图像和相应标签的数据集。这些图像可以是通过显微镜或其他图像采集设备获取的。确保数据集中包含各种不同类型的细菌,以及他们的相应标签。对图像进行...

【使用时空RBF-NN进行非线性系统识别】实现了 RBF、分数 RBF 和时空 RBF 神经网络,用于非线性系统识别研究(Matlab代码实现)

【使用时空RBF-NN进行非线性系统识别】实现了 RBF、分数 RBF 和时空 RBF 神经网络,用于非线性系统识别研究(Matlab代码实现)

💥1 概述本文用于非线性系统识别任务的径向基函数神经网络(RBF-NN)的三种变体。特别是,我实现了具有常规和分数梯度下降的RBF,并将性能与时空RBF-NN进行了比较。时空RBF-NN(Radial Basis Function Neural Network)是一种用于非线性系统识别的方法&am...

【3-D深度学习:肺肿瘤分割】创建和训练 V-Net 神经网络,并从 3D 医学图像中对肺肿瘤进行语义分割研究(Matlab代码实现)

【3-D深度学习:肺肿瘤分割】创建和训练 V-Net 神经网络,并从 3D 医学图像中对肺肿瘤进行语义分割研究(Matlab代码实现)

💥1 概述使用3D深度学习进行肺肿瘤分割是一种有前景的研究方向。V-Net是一种常用的3D神经网络,特别适用于医学图像分割任务。下面是一个基本的步骤:1. 数据收集和准备:收集具有标注好的3D医学图像数据集,其中包含肺肿瘤的区域标签。这些图像可以是通过CT扫描等方式获取的。确保数据集中包含多样性的...

基于 K 均值聚类的径向基RBF神经网络优化(Matlab代码实现)

基于 K 均值聚类的径向基RBF神经网络优化(Matlab代码实现)

💥1 概述1.1 RBF神经网络模型RBF神经网络是一种常见的三层结构神经网络,主要包括输入层、隐含层及输出层,如图1所示。RBF神经网络的作用原理,是将径向基函数(RBF)作为网络第二层隐含层的节点函数,以此构成隐含层空间。当数据被输入网络后,输入层会把数据传递给隐含层。经过隐含层节点函数计算之...

【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)

【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:( ...

【WOA-LSTM】基于WOA优化 LSTM神经网络预测研究(Matlab代码实现)

【WOA-LSTM】基于WOA优化 LSTM神经网络预测研究(Matlab代码实现)

💥1 概述1.1 鲸鱼优化算法鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithim,WOA)是近些年提出来的一种新型的群智能算法。原理简单,设置的参数相对较少,拥有很强的全局搜索能力。鲸鱼优化算法优化特定的问题时,类似鲸鱼捕食的行为。当猎物出现时,鲸鱼首先会选择潜入到猎物的下方...

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